Hakalau Isoscape
CB Wall
9/11/2019
if (!require('knitr')) install.packages('knitr'); library('knitr')
knitr::opts_chunk$set(warning=FALSE, message=FALSE, fig.align='center')
# Load in packages
if (!require("pacman")) install.packages("pacman"); library(pacman) # for rapid install if not in library
# load packages
pacman::p_load("RgoogleMaps", "SDMTools", "rgdal", "ggmap", "gridExtra", "automap", "cowplot","sp", "gstat", "plotrix", "dplyr", "ggplot2", "scales","magrittr","plyr","effects", "ggpubr", "sjstats", "RColorBrewer")Background
Hakalau National Forest Wildlife Refuge Isoscapes
Data collected 20-21 August 2019 in Hakalau Forest, Hawai’i Island. Soil and plant samples collected from afforested/restored plots after a century of deforestation from cattle grazing (AK sites) and remnant mixed koa-ohia forests (RK sites). Target engineers of forest habitats are Acacia koa (Hawaiian name: Koa), an indigenous hardwood species that forms native forest canopies and associates with nitrogen fixing bacteria. Understory species include Rubus argutus – an invasive species (common name: sawtooth blackberry) – and an endemic species Rubus hawaiiensis (common name: ’Ākala); both are members of the Roseaceae family. Noteably, R. argutus was found more in the remnant plot (i.e., RK) and the indigenous R. hawaiiensis was common in the restored plot (i.e, AK).
Soil samples were collected in a spatially explicit fashion (every 4 or 5m) with a 20 x 35m superplot, consisting of thirty-five 4 x 5m subplots. This data was used to create a δ13C and δ15N stable isotope landscape, hereafter ‘isoscape’. Koa and Rubus spp. were collected within each 4 x 5m sublot.
Plot densities were…
AK: Koa (18 trees) Rubus (14 plants) per 20 x 35m plot= 0.026 Koa m-2, 0.020 Rubus m-2 RK: Koa (10 trees) Rubus (28 plants) per 20 x 35m plot= 0.014 Koa m-2, 0.040 Rubus m-2
Site Maps
# load data
Hak.gps<-read.csv("data/Hakalau.gps.csv")
API<-read.csv("data/API_key.csv")
API.key<-API[1,1]
ggplot(Hak.gps, aes(x = longitude, y = latitude)) +
coord_quickmap() +
geom_point()
Figure 1. Site map of (a) the Hawaiian Island archipelago, (b) sampling plot in Hakalau Forest Refuge, and (c) plot layouts, highlighting Acacia koa density.
######## using ggmap
register_google(key=API.key)
########
#Hawaiian islands Map
########
hi_map<-get_map(location=c(-157,20.5),zoom=7,maptype="satellite",color="color")
hi_map_for_man <- ggmap(hi_map) +
geom_point(aes(x = -155.320, y = 19.83), pch=23,colour="black",fill="red", size = 2, stroke=0.5) +
xlab("") + ylab("Latitude") +
scale_y_continuous(limits=c(18.8, 22.2))+
scale_x_continuous(limits=c(-160.2, -154)) +
theme(axis.text=element_text(colour="black",size=5),
axis.title=element_text(colour="black",size=8),
plot.margin = unit(c(0, 0.5, 0, 0.7), "cm")) +
ggsn::scalebar(x.min=-160.2, x.max=-154, y.min=18.8, y.max=22.2, dist=50, dist_unit="km", transform=TRUE,
st.bottom=FALSE, st.size=2, box.fill=c("gray50", "white"), model="WGS84",st.color="white", border.size=0.5)
##########
# site map plot showing distance from plots
##########
Hak.rev=c(-155.317, 19.82158002)
map2<-get_map(Hak.rev,
zoom=16,
scale = 2,
maptype= "satellite",
source="google", extent= "device", legend="topright")
## site single point only
site.only<-Hak.gps[c(1,5),]
Hakalau.site<-
ggmap(map2)+
geom_point(aes(x=longitude, y=latitude), data=site.only, alpha=0.5, color="white", size=4)+
labs(x="", y="") +
scale_y_continuous(limits=c(19.81785, 19.8242))+
scale_x_continuous(limits=c(-155.3223, -155.311)) +
theme(text = element_text(size=6),
plot.margin = unit(c(0.2, 0.5, 0.2, 0.2), "cm")) +
annotate("text", x=-155.3187, y=19.8225, label= "AK", size=3, col="white") +
annotate("text", x=-155.31478, y=19.8224, label= "RK", size=3, col="white") +
ggsn::scalebar(x.min=-155.314, x.max=-155.311, y.min=19.818, y.max=19.824, dist=100,
dist_unit="m", transform=TRUE,
st.bottom=FALSE, st.size=2, box.fill=c("gray50", "white"), model="WGS84",st.color="white", border.size=0.5)
Hakalau.site
Figure 1. Site map of (a) the Hawaiian Island archipelago, (b) sampling plot in Hakalau Forest Refuge, and (c) plot layouts, highlighting Acacia koa density.
##########
# Site plots: AK or RK only
##########
AK<- Hak.gps[(Hak.gps$Site=="AK"),]
RK<- Hak.gps[(Hak.gps$Site=="RK"),]
####### AK map
AK.gps<-c(-155.3189, lat=19.8219)
mapAK<-get_map(AK.gps,
zoom=19,
scale = 2,
maptype= "satellite",
source="google", extent= "device", legend="topright")
AK.map<-ggmap(mapAK, group=type)+
geom_point(aes(x=longitude, y=latitude, shape=type, color=type), data=AK, alpha=0.5, size=3)+
scale_y_continuous(limits=c(19.82165, 19.82225))+
scale_x_continuous(limits=c(-155.3194, -155.3183)) +
theme(legend.position="top",
legend.text = element_text(color = "white"),
legend.title = element_text(color = "white"),
legend.key = element_rect(fill = "white"),
plot.margin = unit(c(0, 0.5, 0, 0), "cm"),
text = element_text(size=8)) +
guides(colour= guide_legend(override.aes = list(color = "white"))) +
scale_color_manual(values=c('red','mediumseagreen'))+
labs(x="Longitude", y="Latitude") +
annotate("text", x=-155.31925, y=19.82225, label= "Restored Forest (AK)", size=3, col="white")+
ggsn::scalebar(x.min=-155.3183, x.max=-155.3187, y.min=19.82165, y.max=19.82225, dist=10,
dist_unit="m", transform=TRUE,
st.bottom=FALSE, st.size=2, box.fill=c("gray50", "white"), model="WGS84", st.color="white", border.size=0.5)
####### RK map
RK.edit<-RK[-12,] # remove "proximate" Koa
RK.edit[9,3]<-"koa" # rename to be "koa"
RK.gps<-c(-155.315, 19.8216)
mapRK<-get_map(RK.gps,
zoom=19,
scale = 2,
maptype= "satellite",
source="google", extent= "device", legend="topright")
RK.map<-ggmap(mapRK, group=type)+
geom_point(aes(x=longitude, y=latitude, shape=type, color=type), data=RK.edit, alpha=0.5, size=3)+
scale_color_manual(values=c('red','mediumseagreen', "dodgerblue"))+
scale_shape_manual(values=c(16, 17, 3)) +
scale_y_continuous(limits=c(19.82120, 19.82195))+
scale_x_continuous(limits=c(-155.31575, -155.3144)) +
theme(legend.position="top",
legend.title=element_blank(),
legend.key = element_rect(fill = "white"),
plot.margin = unit(c(0, 0.5, 0, 0), "cm"),
text = element_text(size=8)) +
labs(x="Longitude", y="") +
annotate("text", x=-155.3156, y=19.82193, label= "Remnant Forest (RK)", size=3, col="white")+
ggsn::scalebar(x.min=-155.3148, x.max=-155.3144, y.min=19.8212, y.max=19.8219, dist=10,
dist_unit="m", transform=TRUE,
st.bottom=FALSE, st.size=2, box.fill=c("gray50", "white"), model="WGS84", st.color="white", border.size=0.5)
site.plots<-plot_grid(hi_map_for_man, Hakalau.site, AK.map, RK.map,
labels=c('a', 'b', 'c', 'd'), label_size=8, hjust=-1, vjust= 2, ncol=2, nrow=2)
### export it
pdf(file= "figures/Fig1.sitemaps.pdf", height=7, width=8)
site.plots
dev.off()## quartz_off_screen
## 2Ecology and Isotopes data
- DBH calculations
- data mutating
- test scatters of all samples by habitat
Hak.df<-read.csv("data/Hakalau.isotopes.csv")
########## DBH
DBH.df<- Hak.df %>%
select(c(DBH..cm.1, DBH..cm.2, DBH..cm.3, DBH..cm.4, DBH..cm.5))
# replace NAs with zeros
DBH.df<- DBH.df %>%
mutate_each(funs(replace(., which(is.na(.)), 0)))
# if only one trunk, then make new column and report this value
DBH.df <- DBH.df %>%
mutate(DBH.1trunk = ifelse(DBH..cm.2>"0", 0, DBH..cm.1))
# if multiple trunks, sum of squares and square root all trunks
# and plug in the DBH for single trunks
DBH.df <- DBH.df %>%
mutate(DBH.Total = ifelse(DBH.1trunk=="0",
sqrt(DBH..cm.1^2 + DBH..cm.2^2 + DBH..cm.3^2 + DBH..cm.4^2 + DBH..cm.5^2), DBH.1trunk))
# replace zeros with NA now that total DBH has been calculated
DBH.df$DBH.Total<-as.numeric(ifelse(DBH.df$DBH.Total=="0", "NA", DBH.df$DBH.Total))
############ Canopy diameter
# use area of an elipse, a x b x π, where a and b are major and minor radius
Can.df<-Hak.df %>%
select(c(canopy.0..m, canopy.90..m, canopy.180..m, canopy.270..m))
# Major radius is the average of 0 and 180 degrees
Can.df<- Can.df %>%
mutate(Maj.rad = rowMeans(cbind(canopy.0..m, canopy.180..m), na.rm=T))
# Minor radius is the average of 90 and 270 degrees
Can.df<- Can.df %>%
mutate(Min.rad = rowMeans(cbind(canopy.90..m, canopy.270..m), na.rm=T))
# Elipse area
Can.df<- Can.df %>%
mutate(Canopy.area = ifelse(Maj.rad>0, Maj.rad*Min.rad*3.14, "NA"))
########################
# combine DBH.Total and Canopy.area with isotope dataframe and reduce columns
Hak.df$DBH.Total<-DBH.df$DBH.Total
Hak.df$Canopy.area<-Can.df$Canopy.area
# Hak.data is the full dataframe
Hak.data<- Hak.df %>%
select(c(Plot, Position.point, Sample, DBH.Total, Canopy.area, d15N, d13C, N..percent, Total.N..mmol.gdw, C..percent, Total.C..mmol.gdw, C.N))
########################
########################
########################
# test plots
### Scatter of d13C vs. d15N
iso.scatter<-ggplot(data=Hak.data, aes(x=d13C, y=d15N, color=Plot, shape=Sample))+
geom_point(cex=1.5) +
xlab(expression(paste(delta^{13}, C, " (\u2030, V-PDB)"))) +
ylab(expression(paste(delta^{15}, N, " (\u2030, air)")))
### Scatter of total C vs. total N
total.nut<-ggplot(data=Hak.data, aes(x=Total.C..mmol.gdw, y=Total.N..mmol.gdw, color=Plot, shape=Sample))+
geom_point(cex=1.5) +
xlab("total Carbon") +
ylab("total Nitrogen")
# figures together
plot_grid(iso.scatter, total.nut,
labels=c('a', 'b'), label_size=10, hjust=-1, vjust= 3, ncol=2, nrow=1)
Rubus and Koa relationship
- plotting the relationship between Rubus and Koa d15N
- took average of 3 closest Koa trees to each Rubus plant
- plot Rubus d15N against Koa d15N (mean of 3 trees)
Ndfa<-read.csv("data/Ndfa.Rub.csv")
# rename the d15N so we know it is for rubus
Ndfa$d15N.Rub<-Ndfa$d15N
Ndfa$d15N.Koa<-Ndfa$mean.d15N.Ndfa
####################
#################### relationship between koa and rubus d15N?
# Yes, but a bit stronger in the RK site
mod.AK<-lm(Ndfa[(Ndfa$Plot=="AK"),]$d15N.Rub~Ndfa[(Ndfa$Plot=="AK"),]$d15N.Koa); anova(mod.AK)## Analysis of Variance Table
##
## Response: Ndfa[(Ndfa$Plot == "AK"), ]$d15N.Rub
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## Ndfa[(Ndfa$Plot == "AK"), ]$d15N.Koa 1 1.9786 1.97856 4.4696 0.05612 .
## Residuals 12 5.3120 0.44267
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1int.rubAK<-coef(summary(mod.AK))[1] #intercept
slop.rubAK<-coef(summary(mod.AK))[2] #slope
mod.RK<-lm(Ndfa[(Ndfa$Plot=="RK"),]$d15N.Rub~Ndfa[(Ndfa$Plot=="RK"),]$d15N.Koa); anova(mod.RK)## Analysis of Variance Table
##
## Response: Ndfa[(Ndfa$Plot == "RK"), ]$d15N.Rub
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## Ndfa[(Ndfa$Plot == "RK"), ]$d15N.Koa 1 5.503 5.5030 8.9346 0.006043 **
## Residuals 26 16.014 0.6159
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1int.RKoa<-coef(summary(mod.RK))[1] #intercept
slop.RKoa<-coef(summary(mod.RK))[2] #slope
#### plot
BW.back<-theme(panel.grid.major = element_blank(), panel.grid.minor = element_blank(),
panel.background = element_blank(), axis.line = element_line(colour = "black", size=0.2))
Rub.Koa.d15N.plot<-ggplot(data=Ndfa, aes(x=d15N.Koa, y=d15N.Rub, color=Plot))+
geom_point(aes(color=Plot), alpha=.8) +
scale_color_manual(values=c('gray30', "gray70")) +
coord_equal() + theme_bw() +
xlab(expression(paste(italic("Acacia koa "), delta^{15}, N, " (\u2030)"), sep=""))+
ylab(expression(paste(italic("Rubus"), " spp. ", delta^{15}, N, " (\u2030)"), sep="")) +
guides(colour=guide_legend(override.aes = list(stroke=1, fill=NA, alpha=1))) +
geom_smooth(method = "lm", alpha = .15, size=0.6) +
theme(legend.title = element_blank(),
axis.text=element_text(size=6),
axis.title=element_text(size=10))+
annotate(geom="text", x=2.7, y=0.8, label=expression(paste("AK ", italic("p"), "=0.056")), size=2) +
annotate(geom="text", x=2.7, y=0.6, label=expression(paste("RK ", italic("p="), bold("0.006"))), size=2) +
BW.back
Rub.Koa.d15N.plot
Figure 2a. Relationship between d15N-Koa and 15N-Rubus at two sampling sites.
dev.copy(pdf, "figures/Fig 3.Koa.Rub.regr.pdf", width=4, height=4, encod="MacRoman")## pdf
## 3dev.off()## quartz_off_screen
## 2DBH, Canopy d15N models
- plot against d15N values with model curves
- scatters with models
- d15N differ by PLOT (AK vs RK), no other effects or relationship with DBH or Canopy
# ** No relationship between d15N and DBH or Canopy at plot level**
# ** Effects at PLOTs on d15N (lower in AK) **
######## plot of d15N and DBH, and d15N and Canopy area
# all samples
par(mfrow=c(1,2), mar=c(4,5,1,1))
#### DBH
mod.DBH<-lm(d15N~DBH.Total*Plot, data=Hak.data) # no interaction effect
mod.DBH<-lm(d15N~DBH.Total+Plot, data=Hak.data)
int<-coef(summary(mod.DBH))[1]
DBH.slope<-coef(summary(mod.DBH))["DBH.Total",1] # DBH (slope for all figures)
RK.int<-coef(summary(mod.DBH))["PlotRK",1] # RK, AK = 0
# no significant relationship to d15N but a trend for DECREASE with DBH
plot(d15N~DBH.Total, data=Hak.data,
col=c("coral","dodgerblue")[as.factor(Plot)],
pch=c(1,2)[as.factor(Plot)],
ylab=expression(paste(delta^{15}, N, " (\u2030, air)")),
xlab="DBH (cm)",
ylim=c(0,5), xlim=c(0,60))
ablineclip(int, DBH.slope, col="coral", lwd=2,
x1 = min(Hak.data$DBH.Total[Hak.data$Plot=="AK"], na.rm=T),
x2 = max(Hak.data$DBH.Total[Hak.data$Plot=="AK"], na.rm=T)) # AK model
ablineclip((int+ RK.int), DBH.slope, col="dodgerblue", lwd=2,
x1 = min(Hak.data$DBH.Total[Hak.data$Plot=="RK"], na.rm=T),
x2 = max(Hak.data$DBH.Total[Hak.data$Plot=="RK"], na.rm=T)) # RK model
#### Canopy
mod.Can<-lm(d15N~Canopy.area*Plot, data=Hak.data) # no interaction
mod.Can<-lm(d15N~Canopy.area+Plot, data=Hak.data)
int<-coef(summary(mod.Can))[1]
Can.slope<-coef(summary(mod.Can))["Canopy.area",1] # DBH (slope for all figures)
RK.int<-coef(summary(mod.Can))["PlotRK",1] # RK, AK = 0
# no significant relationship to d15N but a trend for INCREASE with canopy area
plot(d15N~Canopy.area, data=Hak.data, yaxt="n",
col=c("coral","dodgerblue")[as.factor(Plot)],
pch=c(1,2)[as.factor(Plot)],
xlab=expression(paste("Canopy (m"^2,")")),
ylab="",
ylim=c(0,5), xlim=c(0,80))
axis(side=2, labels=F)
ablineclip(int, Can.slope, col="coral", lwd=2,
x1 = min(Hak.data$Canopy.area[Hak.data$Plot=="AK"], na.rm=T),
x2 = max(Hak.data$Canopy.area[Hak.data$Plot=="AK"], na.rm=T)) # AK model
ablineclip((int+ RK.int), Can.slope, col="dodgerblue", lwd=2,
x1 = min(Hak.data$Canopy.area[Hak.data$Plot=="RK"], na.rm=T),
x2 = max(Hak.data$Canopy.area[Hak.data$Plot=="RK"], na.rm=T)) # RK model
legend("topright", legend=levels(Hak.data$Plot), box.lty=0, bg="transparent", lty=1, pch=c(1,2),
col=c("coral", "dodgerblue"), cex=1)
dev.copy(pdf, "figures/d15N.DBH.Canopy.pdf", width=7, height=5, encod="MacRoman")
dev.off()With Plot being most important effect, divide DBH and Canopy to be plot mean +/- SE
Supplemental Figure 1. with afforested and remnant forests
- DBH and Canopy figure as bar chart and means - using Mann-Whitney nonparametric tests: significant plot effects - greater DBH (AK), trend for greater Canopy (RK)
## Models
mod.DBH<-lm(DBH.Total~Plot, data=Hak.data); anova(mod.DBH) # signif## Analysis of Variance Table
##
## Response: DBH.Total
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## Plot 1 1290.6 1290.58 8.369 0.00762 **
## Residuals 26 4009.5 154.21
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1mod.Can<-lm(Canopy.area~Plot, data=Hak.data); anova(mod.Can) # not signif, a bit wobbly in assumptions## Analysis of Variance Table
##
## Response: Canopy.area
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## Plot 1 654.2 654.16 2.0862 0.1606
## Residuals 26 8152.6 313.56# diagnostic plots
for(i in c(4:5)){
Y<-Hak.data[,i]
full<-lm(Y~Plot, data=Hak.data, na.action=na.exclude)
R <- resid(full) #save glm residuals
op<-par(mfrow = c(2,3), mar=c(5,4,1,2), pty="sq")
plot(full, add.smooth = FALSE, which=1)
QQ <- qqnorm(R, main = colnames(Hak.data)[i])
QQline <- qqline(R)
hist(R, xlab="Residuals", main = colnames(Hak.data)[i])
plot(Hak.data$Plot, R, xlab=colnames(Hak.data)[i], ylab="Residuals")
}
# Mann-Whitney U-Test
mwu(Hak.data, DBH.Total, Plot) # signif##
## # Mann-Whitney-U-Test
##
## Groups 1 = AK (n = 18) | 2 = RK (n = 10):
## U = 315.000, W = 144.000, p = 0.010, Z = 2.589
## effect-size r = 0.489
## rank-mean(1) = 17.50
## rank-mean(2) = 9.10mwu(Hak.data, Canopy.area, Plot) # not##
## # Mann-Whitney-U-Test
##
## Groups 1 = AK (n = 18) | 2 = RK (n = 10):
## U = 252.000, W = 81.000, p = 0.666, Z = -0.432
## effect-size r = 0.082
## rank-mean(1) = 14.00
## rank-mean(2) = 15.40#### plots
DBH.m<-aggregate(DBH.Total~Plot, data=Hak.data, mean)
Can.m<-aggregate(Canopy.area~Plot, data=Hak.data, mean)
DBH.SE<-aggregate(DBH.Total~Plot, data=Hak.data, std.error)
Can.SE<-aggregate(Canopy.area~Plot, data=Hak.data, std.error)
mean.eco<-cbind(DBH.m, Can.m[2], DBH.SE[2], Can.SE[2]); colnames(mean.eco)<-c("Plot", "DBH", "Can", "D.SE", "C.SE")
pd <- position_dodge(0.7) #offset for error bars
BW.back2<-theme(panel.grid.major = element_blank(), panel.grid.minor = element_blank(),
panel.background = element_blank(), axis.line = element_line(colour = "black", size=0.4))
### DBH plot of mean/SE by plot
DBH.plot<-ggplot(data=mean.eco, aes(x=Plot, y=DBH))+
geom_bar(stat="identity", position = pd, width=0.7, fill="gray70")+
geom_errorbar(aes(ymin=DBH-D.SE, ymax=DBH+D.SE), size=.5, width=0, position=pd) +
xlab("Plots") +
ylab("dbh (cm)") +
theme(legend.title = element_blank(),
axis.text=element_text(size=6),
axis.title=element_text(size=8))+
annotate(geom="text", x=1.5, y=35, label=expression(paste(bold("*"))), size=4) +
BW.back2
### Canopy plot of mean/SE by plot
Canopy.plot<-ggplot(data=mean.eco, aes(x=Plot, y=Can))+
geom_bar(stat="identity", position = pd, width=0.7, fill="gray70")+
geom_errorbar(aes(ymin=Can-C.SE, ymax=Can+C.SE), size=.5, width=0, position=pd) +
xlab("Plots") +
ylab(expression(paste("Canopy (m"^2,")"))) +
theme(legend.title = element_blank(),
axis.text=element_text(size=6),
axis.title=element_text(size=8))+
BW.back2
# figures together
plot_grid(DBH.plot, Canopy.plot,
labels=c('a', 'b'), label_size=8, hjust=-1, vjust= 3, ncol=2, nrow=1)
dev.copy(pdf, "figures/Supp.Fig1.DBHCanopy.pdf", width=4, height=3.5, encod="MacRoman")## pdf
## 3dev.off()## quartz_off_screen
## 2Run statistics on the responses (d13C, d15N, tissue N and C)
# models
## tests for assumptions
for(i in c(6:12)){
Y<-Hak.data[,i]
full<-lm(Y~Plot*Sample, data=Hak.data, na.action=na.exclude)
R <- resid(full) #save glm residuals
op<-par(mfrow = c(2,3), mar=c(5,4,1,2), pty="sq")
plot(full, add.smooth = FALSE, which=1)
QQ <- qqnorm(R, main = colnames(Hak.data)[i])
QQline <- qqline(R)
hist(R, xlab="Residuals", main = colnames(Hak.data)[i])
plot(Hak.data$Plot, R, xlab=colnames(Hak.data)[i], ylab="Residuals")
plot(Hak.data$Sample, R, xlab=colnames(Hak.data)[i], ylab="Residuals")
}
########## Separate dataframes
soil<-Hak.data[(Hak.data$Sample=="Soil"),]
Koa<-Hak.data[(Hak.data$Sample=="Koa"),]
Rubus<-Hak.data[(Hak.data$Sample=="RUBARG" | Hak.data$Sample=="RUBHAW"),]
AK.df<-Hak.data[(Hak.data$Plot=="AK"),]; AK.df.sansoil<-AK.df[!(AK.df$Sample=="Soil"),]
RK.df<-Hak.data[(Hak.data$Plot=="RK"),]; RK.df.sansoil<-RK.df[!(RK.df$Sample=="Soil"),]
d13C model
######## ########
######## Carbon isotopes
d13C.soil<-lm(d13C~Plot, data=soil); anova(d13C.soil) # soil signif.## Analysis of Variance Table
##
## Response: d13C
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## Plot 1 24.13 24.1302 22.544 7.342e-06 ***
## Residuals 94 100.62 1.0704
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1plot(allEffects(d13C.soil))
d13C.Koa<-lm(d13C~Plot, data=Koa); anova(d13C.Koa) # Koa signif.## Analysis of Variance Table
##
## Response: d13C
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## Plot 1 12.825 12.8250 21.018 0.0001006 ***
## Residuals 26 15.865 0.6102
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1plot(allEffects(d13C.Koa))
d13C.Rubus<-lm(d13C~Plot, data=Rubus); anova(d13C.Rubus) # Rubus signif.## Analysis of Variance Table
##
## Response: d13C
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## Plot 1 21.848 21.8484 46.101 3.684e-08 ***
## Residuals 40 18.957 0.4739
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1plot(allEffects(d13C.Rubus))
d13C.AK<-lm(d13C~Sample, data=AK.df.sansoil); anova(d13C.AK) #only koa vs. rubus comparision## Analysis of Variance Table
##
## Response: d13C
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## Sample 1 0.851 0.85100 1.2075 0.2806
## Residuals 30 21.142 0.70474plot(allEffects(d13C.AK))
d13C.RK<-lm(d13C~Sample, data=RK.df.sansoil); anova(d13C.RK) #only koa vs. rubus comparision## Analysis of Variance Table
##
## Response: d13C
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## Sample 1 1.4676 1.46758 3.8622 0.05714 .
## Residuals 36 13.6796 0.37999
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1plot(allEffects(d13C.RK))
d15N model
######## Nitrogen isotopes
d15N.soil<-lm(d15N~Plot, data=soil); anova(d15N.soil) # soil signif.## Analysis of Variance Table
##
## Response: d15N
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## Plot 1 2.996 2.9963 2.479 0.1187
## Residuals 94 113.612 1.2086plot(allEffects(d15N.soil))
d15N.Koa<-lm(d15N~Plot, data=Koa); anova(d15N.Koa) # Koa signif.## Analysis of Variance Table
##
## Response: d15N
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## Plot 1 4.7952 4.7952 7.4173 0.01139 *
## Residuals 26 16.8088 0.6465
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1plot(allEffects(d15N.Koa))
d15N.Rubus<-lm(d15N~Plot, data=Rubus); anova(d15N.Rubus) # Rubus signif.## Analysis of Variance Table
##
## Response: d15N
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## Plot 1 9.9155 9.9155 13.768 0.0006289 ***
## Residuals 40 28.8076 0.7202
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1plot(allEffects(d15N.Rubus))
d15N.AK<-lm(d15N~Sample, data=AK.df.sansoil); anova(d15N.AK) #only koa vs. rubus comparision, signif.## Analysis of Variance Table
##
## Response: d15N
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## Sample 1 2.9463 2.94632 6.0621 0.01978 *
## Residuals 30 14.5807 0.48602
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1plot(allEffects(d15N.AK)) 
d15N.RK<-lm(d15N~Sample, data=RK.df.sansoil); anova(d15N.RK) #only koa vs. rubus comparision, signif.## Analysis of Variance Table
##
## Response: d15N
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## Sample 1 4.4682 4.4682 5.1829 0.02886 *
## Residuals 36 31.0357 0.8621
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1plot(allEffects(d15N.RK))
Carbon content model
######## ########
######## Carbon content
TC.soil<-lm(Total.C..mmol.gdw~Plot, data=soil); anova(TC.soil) # soil signif.## Analysis of Variance Table
##
## Response: Total.C..mmol.gdw
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## Plot 1 81.68 81.678 4.9447 0.02857 *
## Residuals 94 1552.71 16.518
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1plot(allEffects(TC.soil))
TC.Koa<-lm(Total.C..mmol.gdw~Plot, data=Koa); anova(TC.Koa) # Koa signif.## Analysis of Variance Table
##
## Response: Total.C..mmol.gdw
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## Plot 1 0.0377 0.03768 0.0962 0.7589
## Residuals 26 10.1849 0.39173plot(allEffects(TC.Koa))
TC.Rubus<-lm(Total.C..mmol.gdw~Plot, data=Rubus); anova(TC.Rubus) # Rubus signif.## Analysis of Variance Table
##
## Response: Total.C..mmol.gdw
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## Plot 1 34.074 34.074 8.6486 0.005419 **
## Residuals 40 157.595 3.940
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1plot(allEffects(TC.Rubus))
C.AK<-lm(Total.C..mmol.gdw~Sample, data=AK.df.sansoil); anova(C.AK) #only koa vs. rubus comparision, signif.## Analysis of Variance Table
##
## Response: Total.C..mmol.gdw
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## Sample 1 122.081 122.081 473.95 < 2.2e-16 ***
## Residuals 30 7.728 0.258
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1plot(allEffects(C.AK)) 
C.RK<-lm(Total.C..mmol.gdw~Sample, data=RK.df.sansoil); anova(C.RK) #only koa vs. rubus comparision, signif.## Analysis of Variance Table
##
## Response: Total.C..mmol.gdw
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## Sample 1 32.592 32.592 7.3308 0.0103 *
## Residuals 36 160.052 4.446
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1plot(allEffects(C.RK))
Nitrogen content model
####### Nitrogen content
TN.soil<-lm(Total.N..mmol.gdw~Plot, data=soil); anova(TN.soil) # soil signif.## Analysis of Variance Table
##
## Response: Total.N..mmol.gdw
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## Plot 1 0.1087 0.108676 1.6099 0.2076
## Residuals 94 6.3456 0.067506plot(allEffects(TN.soil))
TN.Koa<-lm(Total.N..mmol.gdw~Plot, data=Koa); anova(TN.Koa) # Koa signif.## Analysis of Variance Table
##
## Response: Total.N..mmol.gdw
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## Plot 1 0.03271 0.032711 0.5942 0.4478
## Residuals 26 1.43136 0.055052plot(allEffects(TN.Koa))
TN.Rubus<-lm(Total.N..mmol.gdw~Plot, data=Rubus); anova(TN.Rubus) # Rubus signif.## Analysis of Variance Table
##
## Response: Total.N..mmol.gdw
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## Plot 1 0.2110 0.21100 3.6973 0.06164 .
## Residuals 40 2.2828 0.05707
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1plot(allEffects(TN.Rubus))
N.AK<-lm(Total.N..mmol.gdw~Sample, data=AK.df.sansoil); anova(N.AK) #only koa vs. rubus comparision, signif.## Analysis of Variance Table
##
## Response: Total.N..mmol.gdw
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## Sample 1 1.5930 1.5930 36.455 1.254e-06 ***
## Residuals 30 1.3109 0.0437
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1plot(allEffects(N.AK)) 
N.RK<-lm(Total.N..mmol.gdw~Sample, data=RK.df.sansoil); anova(N.RK) #only koa vs. rubus comparision, signif.## Analysis of Variance Table
##
## Response: Total.N..mmol.gdw
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## Sample 1 0.38328 0.38328 5.7415 0.02189 *
## Residuals 36 2.40323 0.06676
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1plot(allEffects(N.RK))
Figure 2
data means and SE for plots
- bar plots of d13C, d15N, TC and TN for all 4 samples types with asterisks for significant effects
## make some means and SE
d13C.m<-aggregate(d13C~Plot+Sample, data=Hak.data, mean)
d15N.m<-aggregate(d15N~Plot+Sample, data=Hak.data, mean)
TN.m<-aggregate(Total.N..mmol.gdw~Plot+Sample, data=Hak.data, mean)
TC.m<-aggregate(Total.C..mmol.gdw~Plot+Sample, data=Hak.data, mean)
d13C.SE<-aggregate(d13C~Plot+Sample, data=Hak.data, std.error)
d15N.SE<-aggregate(d15N~Plot+Sample, data=Hak.data, std.error)
TN.SE<-aggregate(Total.N..mmol.gdw~Plot+Sample, data=Hak.data, std.error)
TC.SE<-aggregate(Total.C..mmol.gdw~Plot+Sample, data=Hak.data, std.error)
d15N.n<-aggregate(d15N~Plot+Sample, data=Hak.data, length)
mean.data<- cbind(d13C.m, d15N.m[3], TN.m[3], TC.m[3], d13C.SE[3], d15N.SE[3], TN.SE[3], TC.SE[3])
colnames(mean.data)<-c("Plot", "Sample", "d13C.mean", "d15N.mean", "TN.mean", "TC.mean", "d15N.SE", "d13C.SE", "TN.SE", "TC.SE")
# rename Rubus species for plotting
levels(mean.data$Sample)[levels(mean.data$Sample)=="RUBARG"] <- "Rubus spp"
levels(mean.data$Sample)[levels(mean.data$Sample)=="RUBHAW"] <- "Rubus spp"
mean.data$Sample<-factor(mean.data$Sample, levels=c("Soil", "Koa", "Rubus spp"))
### make mean plots
pd <- position_dodge(0.7) #offset for error bars
### d13C
d13C.plot<-ggplot(data=mean.data, aes(x=Sample, y=d13C.mean, fill=Plot, group=Plot))+
geom_bar(stat="identity", position = pd, width=0.7)+
geom_errorbar(aes(ymin=d13C.mean-d13C.SE, ymax=d13C.mean+d13C.SE), size=.3, width=0, position=pd) +
scale_fill_manual(values=c('gray65', "gray89")) +
xlab("Sample Type") +
annotate(geom="text", x=1, y=-27.5, label=expression(paste(bold("*"))), size=4) +
annotate(geom="text", x=2, y=-33, label=expression(paste(bold("*"))), size=4) +
annotate(geom="text", x=3, y=-33, label=expression(paste(bold("*"))), size=4) +
theme(text = element_text(size=8)) +
ylab(expression(paste(delta^{13}, C, " (\u2030, V-PDB)"))) + BW.back2
### d15N
d15N.plot<-ggplot(data=mean.data, aes(x=Sample, y=d15N.mean, fill=Plot, group=Plot))+
geom_bar(stat="identity", position = pd, width=0.7)+ ylim(c(0,8)) +
geom_errorbar(aes(ymin=d15N.mean-d15N.SE, ymax=d15N.mean+d15N.SE), size=.3, width=0, position=pd) +
scale_fill_manual(values=c('gray65', "gray89")) +
xlab("Sample Type") +
theme(text = element_text(size=8)) +
annotate(geom="text", x=2, y=2.8, label=expression(paste(bold("*"))), size=4) +
annotate(geom="text", x=3, y=3.3, label=expression(paste(bold("*"))), size=4) +
ylab(expression(paste(delta^{15}, N, " (\u2030, air)"))) + BW.back2
### total Carbon
TC.plot<-ggplot(data=mean.data, aes(x=Sample, y=TC.mean, fill=Plot, group=Plot))+
geom_bar(stat="identity", position = pd, width=0.7)+ ylim(c(0, 60)) +
geom_errorbar(aes(ymin=TC.mean-TC.SE, ymax=TC.mean+TC.SE), size=.3, width=0, position=pd) +
scale_fill_manual(values=c('gray65', "gray89")) +
xlab("Sample Type") +
theme(text = element_text(size=8)) +
annotate(geom="text", x=1, y=25, label=expression(paste(bold("*"))), size=4) +
annotate(geom="text", x=3, y=42, label=expression(paste(bold("*"))), size=4) +
ylab("Total Carbon (mmol/gdw)") + BW.back2
### total Nitrogen
TN.plot<-ggplot(data=mean.data, aes(x=Sample, y=TN.mean, fill=Plot, group=Plot))+
geom_bar(stat="identity", position = pd, width=0.7)+
geom_errorbar(aes(ymin=TN.mean-TN.SE, ymax=TN.mean+TN.SE), size=.3, width=0, position=pd) +
scale_fill_manual(values=c('gray65', "gray89")) +
xlab("Sample Type") +
theme(text = element_text(size=8)) +
ylab("Total Nitrogen (mmol/gdw)") + BW.back2
# get the legend, # create some space to the left of the legend
bar.legend <- get_legend(
TN.plot + theme(legend.box.margin = margin(0, 0, 0, 12)) +
theme(legend.key.size = unit(0.3, "cm")))
# figures together
bar.plots<-plot_grid(d13C.plot + theme(legend.position = "none"),
d15N.plot + theme(legend.position = "none"),
TC.plot + theme(legend.position = "none"),
TN.plot + theme(legend.position = "none"), nrow=1, ncol=4, labels=c('a', 'b', 'c', 'd'),
label_size=8, hjust=-1, vjust= 3)
plot_grid(bar.plots, bar.legend, rel_widths = c(8, 1)) # legend 1/8 size as first obj.
dev.copy(pdf, "figures/Fig 2.mean.data.sample.pdf", width=7, height=3, encod="MacRoman")## pdf
## 3dev.off()## quartz_off_screen
## 2###ISO-KRIG Give the data a “krig-over”.
First, make krigs of the full plot and all data layers
# load data
krig<-read.csv("data/krig.matrix.csv") # matrix of points for isoscape grid
# merge kriging data with isotope data
data.merge<-as.data.frame(join_all(list(Hak.data, krig), by = "Position.point", type='full'))
data.merge<-data.merge[c(-167:-194),] # drop NAs where no samples taken
scape.data<-data.merge
write.csv(scape.data, "output/scape.data.csv")
#################d15N isoscape setup
################# d15N krigs
################# make site maps based on bubble plots
# just AK site
krig.AK<- scape.data %>% filter(Plot=="AK")
krig.AK$Sample<-droplevels(krig.AK$Sample)
# modify one point slightly due to overlap of coordinate system
krig.AK$y.matrix[24]=2.4; krig.AK$y.meter[24]=2.4
krig.AK$x.matrix[24]=5.4; krig.AK$x.meter[24]=5.4
AK.map<-krig.AK %>% as.data.frame %>%
ggplot(aes(x.meter, y.meter, group=Sample)) + geom_point(aes(size=d15N, color=Sample), alpha=3/4) +
ggtitle("AK plot--d15N (permil)") + coord_equal() + theme_bw()
# just RK site
krig.RK<- scape.data %>% filter(Plot=="RK")
krig.RK$Sample<-droplevels(krig.RK$Sample)
RK.map<-krig.RK %>% as.data.frame %>%
ggplot(aes(x.meter, y.meter, group=Sample)) + geom_point(aes(size=d15N, color=Sample), alpha=3/4) +
ggtitle("RK plot--d15N (permil)") + coord_equal() + theme_bw()
plot_grid(RK.map, AK.map, ncol=2, nrow=1)
dev.copy(pdf, "figures/dot.scape.pdf", width=9, height=4, encod="MacRoman")## pdf
## 3dev.off()## quartz_off_screen
## 2#####################
#####################AK d15N isoscape
## Krig AK sites
coordinates(krig.AK)<- ~x.meter + y.meter
# Create a grid of "Pixels" using x as columns and y as rows
# And the rows and columns of pixels:
Columns=seq(from=-1, to=36, by=0.05)
Rows=seq(from=-1, to=21, by=0.05)
Grid.AK <- expand.grid(x=Columns,y=Rows)
coordinates(Grid.AK) <- ~ x+y
gridded(Grid.AK) <- TRUE # Plot the grid and points
## expand binding box
krig.AK@bbox # current data binding box## min max
## x.meter 0 35
## y.meter 0 20x<-c(-1, 36)
y<-c(-1, 21)
xy<-cbind(x,y)
S<-SpatialPoints(xy)
bbox(S)## min max
## x -1 36
## y -1 21krig.AK@bbox<-bbox(S) # expanded binding box for data
Grid.AK@bbox<-bbox(S) # expand for plot corner
# autokrige
d15N.AK.auto <- autoKrige(d15N ~ 1, krig.AK, Grid.AK) # ordinary kriging## [using ordinary kriging]plot(d15N.AK.auto, sp.layout = list(pts = list("sp.points", krig.AK)))
d15N.AK.auto$krige_output## Object of class SpatialPixelsDataFrame
## Object of class SpatialPixels
## Grid topology:
## cellcentre.offset cellsize cells.dim
## x -1 0.05 741
## y -1 0.05 441
## SpatialPoints:
## x y
## 1 -1.00 -1.00
## 2 -0.95 -1.00
## 3 -0.90 -1.00
## 4 -0.85 -1.00
## 5 -0.80 -1.00
## 6 -0.75 -1.00
## 7 -0.70 -1.00
## 8 -0.65 -1.00
## 9 -0.60 -1.00
## 10 -0.55 -1.00
## 11 -0.50 -1.00
## 12 -0.45 -1.00
## 13 -0.40 -1.00
## 14 -0.35 -1.00
## 15 -0.30 -1.00
## 16 -0.25 -1.00
## 17 -0.20 -1.00
## 18 -0.15 -1.00
## 19 -0.10 -1.00
## 20 -0.05 -1.00
## 21 0.00 -1.00
## 22 0.05 -1.00
## 23 0.10 -1.00
## 24 0.15 -1.00
## 25 0.20 -1.00
## 26 0.25 -1.00
## 27 0.30 -1.00
## 28 0.35 -1.00
## 29 0.40 -1.00
## 30 0.45 -1.00
## 31 0.50 -1.00
## 32 0.55 -1.00
## 33 0.60 -1.00
## 34 0.65 -1.00
## 35 0.70 -1.00
## 36 0.75 -1.00
## 37 0.80 -1.00
## 38 0.85 -1.00
## 39 0.90 -1.00
## 40 0.95 -1.00
## 41 1.00 -1.00
## 42 1.05 -1.00
## 43 1.10 -1.00
## 44 1.15 -1.00
## 45 1.20 -1.00
## 46 1.25 -1.00
## 47 1.30 -1.00
## 48 1.35 -1.00
## 49 1.40 -1.00
## 50 1.45 -1.00
## 51 1.50 -1.00
## 52 1.55 -1.00
## 53 1.60 -1.00
## 54 1.65 -1.00
## 55 1.70 -1.00
## 56 1.75 -1.00
## 57 1.80 -1.00
## 58 1.85 -1.00
## 59 1.90 -1.00
## 60 1.95 -1.00
## 61 2.00 -1.00
## 62 2.05 -1.00
## 63 2.10 -1.00
## 64 2.15 -1.00
## 65 2.20 -1.00
## 66 2.25 -1.00
## 67 2.30 -1.00
## 68 2.35 -1.00
## 69 2.40 -1.00
## 70 2.45 -1.00
## 71 2.50 -1.00
## 72 2.55 -1.00
## 73 2.60 -1.00
## 74 2.65 -1.00
## 75 2.70 -1.00
## 76 2.75 -1.00
## 77 2.80 -1.00
## 78 2.85 -1.00
## 79 2.90 -1.00
## 80 2.95 -1.00
## 81 3.00 -1.00
## 82 3.05 -1.00
## 83 3.10 -1.00
## 84 3.15 -1.00
## 85 3.20 -1.00
## 86 3.25 -1.00
## 87 3.30 -1.00
## 88 3.35 -1.00
## 89 3.40 -1.00
## 90 3.45 -1.00
## 91 3.50 -1.00
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## 49821 7.65 2.35
## 49822 7.70 2.35
## 49823 7.75 2.35
## 49824 7.80 2.35
## 49825 7.85 2.35
## 49826 7.90 2.35
## 49827 7.95 2.35
## 49828 8.00 2.35
## 49829 8.05 2.35
## 49830 8.10 2.35
## 49831 8.15 2.35
## 49832 8.20 2.35
## 49833 8.25 2.35
## 49834 8.30 2.35
## 49835 8.35 2.35
## 49836 8.40 2.35
## 49837 8.45 2.35
## 49838 8.50 2.35
## 49839 8.55 2.35
## 49840 8.60 2.35
## 49841 8.65 2.35
## 49842 8.70 2.35
## 49843 8.75 2.35
## 49844 8.80 2.35
## 49845 8.85 2.35
## 49846 8.90 2.35
## 49847 8.95 2.35
## 49848 9.00 2.35
## 49849 9.05 2.35
## 49850 9.10 2.35
## 49851 9.15 2.35
## 49852 9.20 2.35
## 49853 9.25 2.35
## 49854 9.30 2.35
## 49855 9.35 2.35
## 49856 9.40 2.35
## 49857 9.45 2.35
## 49858 9.50 2.35
## 49859 9.55 2.35
## 49860 9.60 2.35
## 49861 9.65 2.35
## 49862 9.70 2.35
## 49863 9.75 2.35
## 49864 9.80 2.35
## 49865 9.85 2.35
## 49866 9.90 2.35
## 49867 9.95 2.35
## 49868 10.00 2.35
## 49869 10.05 2.35
## 49870 10.10 2.35
## 49871 10.15 2.35
## 49872 10.20 2.35
## 49873 10.25 2.35
## 49874 10.30 2.35
## 49875 10.35 2.35
## 49876 10.40 2.35
## 49877 10.45 2.35
## 49878 10.50 2.35
## 49879 10.55 2.35
## 49880 10.60 2.35
## 49881 10.65 2.35
## 49882 10.70 2.35
## 49883 10.75 2.35
## 49884 10.80 2.35
## 49885 10.85 2.35
## 49886 10.90 2.35
## 49887 10.95 2.35
## 49888 11.00 2.35
## 49889 11.05 2.35
## 49890 11.10 2.35
## 49891 11.15 2.35
## 49892 11.20 2.35
## 49893 11.25 2.35
## 49894 11.30 2.35
## 49895 11.35 2.35
## 49896 11.40 2.35
## 49897 11.45 2.35
## 49898 11.50 2.35
## 49899 11.55 2.35
## 49900 11.60 2.35
## 49901 11.65 2.35
## 49902 11.70 2.35
## 49903 11.75 2.35
## 49904 11.80 2.35
## 49905 11.85 2.35
## 49906 11.90 2.35
## 49907 11.95 2.35
## 49908 12.00 2.35
## 49909 12.05 2.35
## 49910 12.10 2.35
## 49911 12.15 2.35
## 49912 12.20 2.35
## 49913 12.25 2.35
## 49914 12.30 2.35
## 49915 12.35 2.35
## 49916 12.40 2.35
## 49917 12.45 2.35
## 49918 12.50 2.35
## 49919 12.55 2.35
## 49920 12.60 2.35
## 49921 12.65 2.35
## 49922 12.70 2.35
## 49923 12.75 2.35
## 49924 12.80 2.35
## 49925 12.85 2.35
## 49926 12.90 2.35
## 49927 12.95 2.35
## 49928 13.00 2.35
## 49929 13.05 2.35
## 49930 13.10 2.35
## 49931 13.15 2.35
## 49932 13.20 2.35
## 49933 13.25 2.35
## 49934 13.30 2.35
## 49935 13.35 2.35
## 49936 13.40 2.35
## 49937 13.45 2.35
## 49938 13.50 2.35
## 49939 13.55 2.35
## 49940 13.60 2.35
## 49941 13.65 2.35
## 49942 13.70 2.35
## 49943 13.75 2.35
## 49944 13.80 2.35
## 49945 13.85 2.35
## 49946 13.90 2.35
## 49947 13.95 2.35
## 49948 14.00 2.35
## 49949 14.05 2.35
## 49950 14.10 2.35
## 49951 14.15 2.35
## 49952 14.20 2.35
## 49953 14.25 2.35
## 49954 14.30 2.35
## 49955 14.35 2.35
## 49956 14.40 2.35
## 49957 14.45 2.35
## 49958 14.50 2.35
## 49959 14.55 2.35
## 49960 14.60 2.35
## 49961 14.65 2.35
## 49962 14.70 2.35
## 49963 14.75 2.35
## 49964 14.80 2.35
## 49965 14.85 2.35
## 49966 14.90 2.35
## 49967 14.95 2.35
## 49968 15.00 2.35
## 49969 15.05 2.35
## 49970 15.10 2.35
## 49971 15.15 2.35
## 49972 15.20 2.35
## 49973 15.25 2.35
## 49974 15.30 2.35
## 49975 15.35 2.35
## 49976 15.40 2.35
## 49977 15.45 2.35
## 49978 15.50 2.35
## 49979 15.55 2.35
## 49980 15.60 2.35
## 49981 15.65 2.35
## 49982 15.70 2.35
## 49983 15.75 2.35
## 49984 15.80 2.35
## 49985 15.85 2.35
## 49986 15.90 2.35
## 49987 15.95 2.35
## 49988 16.00 2.35
## 49989 16.05 2.35
## 49990 16.10 2.35
## 49991 16.15 2.35
## 49992 16.20 2.35
## 49993 16.25 2.35
## 49994 16.30 2.35
## 49995 16.35 2.35
## 49996 16.40 2.35
## 49997 16.45 2.35
## 49998 16.50 2.35
## 49999 16.55 2.35
## [ reached getOption("max.print") -- omitted 276782 rows ]
## Coordinate Reference System (CRS) arguments: NA
##
## Data summary:
## var1.pred var1.var var1.stdev
## Min. :0.230 Min. :0.000 Min. :0.000
## 1st Qu.:4.208 1st Qu.:4.842 1st Qu.:2.201
## Median :4.400 Median :5.684 Median :2.384
## Mean :4.366 Mean :5.155 Mean :2.253
## 3rd Qu.:4.719 3rd Qu.:5.900 3rd Qu.:2.429
## Max. :8.930 Max. :5.911 Max. :2.431
## NA's :5# make to dataframes for lm, combine
AK.pred.N <- d15N.AK.auto[1] %>% as.data.frame() # model predictions
AK.df.N <- krig.AK %>% as.data.frame() # dataframe
# make dataframe with data and predictions (krig) to assess fit
pred.AK.df.N<- left_join(AK.df.N, AK.pred.N, by = c("x.meter"="krige_output.x")) # longest axis is x
mod <- lm(krige_output.var1.pred ~ d15N, data=pred.AK.df.N)
summary(mod) #R squared = 0.21##
## Call:
## lm(formula = krige_output.var1.pred ~ d15N, data = pred.AK.df.N)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -3.6314 -0.4768 0.0794 0.4671 4.0753
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 3.818896 0.009430 404.99 <2e-16 ***
## d15N 0.184962 0.001937 95.49 <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 0.8717 on 35278 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.2054, Adjusted R-squared: 0.2054
## F-statistic: 9119 on 1 and 35278 DF, p-value: < 2.2e-16mean(pred.AK.df.N$krige_output.var1.pred, na.rm=T) # mean of predictions 4.4 d15N## [1] 4.602741mean(pred.AK.df.N$krige_output.var1.stdev, na.rm=T) # 2.1## [1] 2.088436# inspect model
plot(pred.AK.df.N$krige_output.var1.pred ~ pred.AK.df.N$d15N, xlab = "Observed", ylab = "Predicted", cex=0.2)
abline(0,1, lty=2)
abline(mod, col = "blue")
# Adding the sp.layout parameter shows the locations of the measurements
my.palette <- brewer.pal(n = 9, name = "RdBu")
# map in automap
automapPlot(d15N.AK.auto$krige_output, "var1.pred", sp.layout = list("sp.points", krig.AK, pch=16, col="gray20", cex=0.5), col.regions=my.palette)
# map in ssplot
# note that the prediction "var1.pred" component of the krig is a SpatialPixelsDataFrame. Need to call the krig, then the component df("krige_output"), then the output column ("var1.pred") to plot in spplot
# variance
spplot(d15N.AK.auto$krige_output,"var1.stdev")
#predicted krige
my.palette2 <- brewer.pal(n = 6, name = "BuGn")
my.palette3 <- colorRampPalette(c("firebrick1", "darkseagreen1", "azure1"))(4)
col.scheme.N <- colorRampPalette(my.palette3)
plotd15N.krig.AK<-spplot(d15N.AK.auto$krige_output["var1.pred"], col.regions=col.scheme.N,
sp.layout = list("sp.points", krig.AK, pch=c(16,17,1)[krig.AK$Sample],
col=c("black"), cex=0.5, alpha=0.5),
main=list(label=expression(paste(delta^{15}, N, " - AK (Restored Forest)")), cex=0.8), colorkey=FALSE)
plotd15N.krig.AK
###########################RK d15N isoscape
###########################
# RK Site Krig
###########################
## Krig RK site
krig.RK<- scape.data %>% filter(Plot=="RK")
krig.RK$Sample<-droplevels(krig.RK$Sample)
coordinates(krig.RK)<- ~x.meter + y.meter
Columns=seq(from=-1, to=21, by=0.05)
Rows=seq(from=-1, to=36, by=0.05)
Grid.RK <- expand.grid(x=Columns,y=Rows)
coordinates(Grid.RK) <- ~ x+y
gridded(Grid.RK) <- TRUE # Plot the grid and points
## expand binding box
krig.RK@bbox # current data binding box## min max
## x.meter -2 20
## y.meter 0 35x<-c(-1, 21)
y<-c(-1, 36)
xy<-cbind(x,y)
S<-SpatialPoints(xy)
bbox(S)## min max
## x -1 21
## y -1 36Grid.RK@bbox<-bbox(S) # expand for plot corner
# autokrige
# 'fix.values' = The items describe the fixed value for the nugget (y-intercept), range (of interprolation) and sill(asymptote) respectively. Setting the value to NA means that the value is not fixed. Is passed on to autofitVariogram.
# The nugget is the y-intercept of the variogram. In practical terms, the nugget represents the small-scale variability of the data. A portion of that short range variability can be the result of measurement error.
# The range is the distance after which the variogram levels off. The physical meaning of the range is that pairs of points that are this distance or greater apart are not spatially correlated.
# The sill is the total variance contribution, or the maximum variability between pairs of points.
# increasing the range gave better fit than auto
d15N.RK.auto <- autoKrige(d15N ~ 1, krig.RK, Grid.RK, fix.value=c(NA, 2, NA)) # ordinary kriging## [using ordinary kriging]plot(d15N.RK.auto, sp.layout = list(pts = list("sp.points", krig.RK)))
d15N.RK.auto$krige_output## Object of class SpatialPixelsDataFrame
## Object of class SpatialPixels
## Grid topology:
## cellcentre.offset cellsize cells.dim
## x -1 0.05 441
## y -1 0.05 741
## SpatialPoints:
## x y
## 1 -1.00 -1.00
## 2 -0.95 -1.00
## 3 -0.90 -1.00
## 4 -0.85 -1.00
## 5 -0.80 -1.00
## 6 -0.75 -1.00
## 7 -0.70 -1.00
## 8 -0.65 -1.00
## 9 -0.60 -1.00
## 10 -0.55 -1.00
## 11 -0.50 -1.00
## 12 -0.45 -1.00
## 13 -0.40 -1.00
## 14 -0.35 -1.00
## 15 -0.30 -1.00
## 16 -0.25 -1.00
## 17 -0.20 -1.00
## 18 -0.15 -1.00
## 19 -0.10 -1.00
## 20 -0.05 -1.00
## 21 0.00 -1.00
## 22 0.05 -1.00
## 23 0.10 -1.00
## 24 0.15 -1.00
## 25 0.20 -1.00
## 26 0.25 -1.00
## 27 0.30 -1.00
## 28 0.35 -1.00
## 29 0.40 -1.00
## 30 0.45 -1.00
## 31 0.50 -1.00
## 32 0.55 -1.00
## 33 0.60 -1.00
## 34 0.65 -1.00
## 35 0.70 -1.00
## 36 0.75 -1.00
## 37 0.80 -1.00
## 38 0.85 -1.00
## 39 0.90 -1.00
## 40 0.95 -1.00
## 41 1.00 -1.00
## 42 1.05 -1.00
## 43 1.10 -1.00
## 44 1.15 -1.00
## 45 1.20 -1.00
## 46 1.25 -1.00
## 47 1.30 -1.00
## 48 1.35 -1.00
## 49 1.40 -1.00
## 50 1.45 -1.00
## 51 1.50 -1.00
## 52 1.55 -1.00
## 53 1.60 -1.00
## 54 1.65 -1.00
## 55 1.70 -1.00
## 56 1.75 -1.00
## 57 1.80 -1.00
## 58 1.85 -1.00
## 59 1.90 -1.00
## 60 1.95 -1.00
## 61 2.00 -1.00
## 62 2.05 -1.00
## 63 2.10 -1.00
## 64 2.15 -1.00
## 65 2.20 -1.00
## 66 2.25 -1.00
## 67 2.30 -1.00
## 68 2.35 -1.00
## 69 2.40 -1.00
## 70 2.45 -1.00
## 71 2.50 -1.00
## 72 2.55 -1.00
## 73 2.60 -1.00
## 74 2.65 -1.00
## 75 2.70 -1.00
## 76 2.75 -1.00
## 77 2.80 -1.00
## 78 2.85 -1.00
## 79 2.90 -1.00
## 80 2.95 -1.00
## 81 3.00 -1.00
## 82 3.05 -1.00
## 83 3.10 -1.00
## 84 3.15 -1.00
## 85 3.20 -1.00
## 86 3.25 -1.00
## 87 3.30 -1.00
## 88 3.35 -1.00
## 89 3.40 -1.00
## 90 3.45 -1.00
## 91 3.50 -1.00
## 92 3.55 -1.00
## 93 3.60 -1.00
## 94 3.65 -1.00
## 95 3.70 -1.00
## 96 3.75 -1.00
## 97 3.80 -1.00
## 98 3.85 -1.00
## 99 3.90 -1.00
## 100 3.95 -1.00
## 101 4.00 -1.00
## 102 4.05 -1.00
## 103 4.10 -1.00
## 104 4.15 -1.00
## 105 4.20 -1.00
## 106 4.25 -1.00
## 107 4.30 -1.00
## 108 4.35 -1.00
## 109 4.40 -1.00
## 110 4.45 -1.00
## 111 4.50 -1.00
## 112 4.55 -1.00
## 113 4.60 -1.00
## 114 4.65 -1.00
## 115 4.70 -1.00
## 116 4.75 -1.00
## 117 4.80 -1.00
## 118 4.85 -1.00
## 119 4.90 -1.00
## 120 4.95 -1.00
## 121 5.00 -1.00
## 122 5.05 -1.00
## 123 5.10 -1.00
## 124 5.15 -1.00
## 125 5.20 -1.00
## 126 5.25 -1.00
## 127 5.30 -1.00
## 128 5.35 -1.00
## 129 5.40 -1.00
## 130 5.45 -1.00
## 131 5.50 -1.00
## 132 5.55 -1.00
## 133 5.60 -1.00
## 134 5.65 -1.00
## 135 5.70 -1.00
## 136 5.75 -1.00
## 137 5.80 -1.00
## 138 5.85 -1.00
## 139 5.90 -1.00
## 140 5.95 -1.00
## 141 6.00 -1.00
## 142 6.05 -1.00
## 143 6.10 -1.00
## 144 6.15 -1.00
## 145 6.20 -1.00
## 146 6.25 -1.00
## 147 6.30 -1.00
## 148 6.35 -1.00
## 149 6.40 -1.00
## 150 6.45 -1.00
## 151 6.50 -1.00
## 152 6.55 -1.00
## 153 6.60 -1.00
## 154 6.65 -1.00
## 155 6.70 -1.00
## 156 6.75 -1.00
## 157 6.80 -1.00
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## 49973 5.95 4.65
## 49974 6.00 4.65
## 49975 6.05 4.65
## 49976 6.10 4.65
## 49977 6.15 4.65
## 49978 6.20 4.65
## 49979 6.25 4.65
## 49980 6.30 4.65
## 49981 6.35 4.65
## 49982 6.40 4.65
## 49983 6.45 4.65
## 49984 6.50 4.65
## 49985 6.55 4.65
## 49986 6.60 4.65
## 49987 6.65 4.65
## 49988 6.70 4.65
## 49989 6.75 4.65
## 49990 6.80 4.65
## 49991 6.85 4.65
## 49992 6.90 4.65
## 49993 6.95 4.65
## 49994 7.00 4.65
## 49995 7.05 4.65
## 49996 7.10 4.65
## 49997 7.15 4.65
## 49998 7.20 4.65
## 49999 7.25 4.65
## [ reached getOption("max.print") -- omitted 276782 rows ]
## Coordinate Reference System (CRS) arguments: NA
##
## Data summary:
## var1.pred var1.var var1.stdev
## Min. :0.470 Min. :0.000 Min. :0.000
## 1st Qu.:4.635 1st Qu.:3.906 1st Qu.:1.976
## Median :4.840 Median :4.466 Median :2.113
## Mean :4.841 Mean :4.087 Mean :2.008
## 3rd Qu.:5.108 3rd Qu.:4.602 3rd Qu.:2.145
## Max. :8.340 Max. :4.620 Max. :2.149
## NA's :3# make to dataframes for lm, combine
RK.pred.N <- d15N.RK.auto[1] %>% as.data.frame() # model predictions
RK.df.N <- krig.RK %>% as.data.frame() # dataframe
# make dataframe with data and predictions (krig) to assess fit
# longest axis here is y
pred.RK.df.N<- left_join(RK.df.N, RK.pred.N, by = c("x.meter"="krige_output.x"))
mod <- lm(krige_output.var1.pred ~ d15N, data=pred.RK.df.N)
summary(mod) #R squared = 0.21##
## Call:
## lm(formula = krige_output.var1.pred ~ d15N, data = pred.RK.df.N)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -3.7946 -0.4047 0.0087 0.3657 3.4740
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 4.026386 0.007487 537.8 <2e-16 ***
## d15N 0.184935 0.001434 128.9 <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 0.7525 on 62983 degrees of freedom
## (1 observation deleted due to missingness)
## Multiple R-squared: 0.2089, Adjusted R-squared: 0.2088
## F-statistic: 1.663e+04 on 1 and 62983 DF, p-value: < 2.2e-16mean(pred.RK.df.N$krige_output.var1.pred, na.rm=T) # mean of predictions 5.0 d15N## [1] 4.911052mean(pred.RK.df.N$krige_output.var1.stdev, na.rm=T) # 1.9## [1] 1.90181# inspect model
plot(pred.RK.df.N$krige_output.var1.pred ~ pred.RK.df.N$d15N, xlab = "Observed", ylab = "Predicted", cex=0.2)
abline(0,1, lty=2)
abline(mod, col = "blue")
# map in automap
automapPlot(d15N.RK.auto$krige_output, "var1.pred", sp.layout = list("sp.points", krig.RK), col.regions=my.palette)
# variance
spplot(d15N.RK.auto$krige_output,"var1.stdev")
#predicted krige
plotd15N.krig.RK<-spplot(d15N.RK.auto$krige_output["var1.pred"], col.regions=col.scheme.N,
sp.layout = list("sp.points", krig.RK, pch=c(16,17,1)[krig.RK$Sample],
col="black", cex=0.5, alpha=0.5),
main=list(label=expression(paste(delta^{15}, N, " - RK (Remnant Forest)")), cex=0.7))
plotd15N.krig.RK
#####################
grid.draw.ggmatrix <- function(x, recording = TRUE) {
print(x)
}
### combined Ak-Rk krig d15N plot
par(mfrow=c(1,2))
gridExtra::grid.arrange(plotd15N.krig.AK, plotd15N.krig.RK, ncol=2, nrow=1, widths = c(1.2,1))
dev.copy(png, "figures/RKAK.d15N.krig3.png", width = 8, height = 4, units = 'in', res = 300)## quartz_off_screen
## 3dev.off()## quartz_off_screen
## 2density plots using predictions of N values
###################
# make density plots using predictions
# combine the predictions for each plot
AK.df.out.N<-as.data.frame(AK.pred.N$krige_output.var1.pred); AK.df.out.N$Plot<-"AK"
RK.df.out.N<-as.data.frame(RK.pred.N$krige_output.var1.pred); RK.df.out.N$Plot<-"RK";
colnames(AK.df.out.N)<-c("d15N.pred", "Plot")
colnames(RK.df.out.N)<-c("d15N.pred", "Plot")
# new dataframe
pred.dat.N<-rbind(AK.df.out.N, RK.df.out.N)
pred.dat.N$Plot<-as.factor(pred.dat.N$Plot)
pred.dat.N %>%
group_by(Plot) %>%
summarise(no_rows = length(Plot))## no_rows
## 1 653562#man whitney for significance (not normal data)
mwu(pred.dat.N, d15N.pred, Plot) # signif difference in predictions (p<0.001)##
## # Mann-Whitney-U-Test
##
## Groups 1 = AK (n = 326781) | 2 = RK (n = 326781):
## U = 83294984480.000, W = 29901910109.000, p < 0.001, Z = -308.086
## effect-size r = 0.381
## rank-mean(1) = 254895.43
## rank-mean(2) = 398667.57# Density plot
hist(pred.dat.N$d15N.pred[(pred.dat.N$Plot=="AK")], ylim=c(0,150000), xlab="d15N-predict")
hist(pred.dat.N$d15N.pred[(pred.dat.N$Plot=="RK")], ylim=c(0,150000), xlab="d15N-predict")
# plot.means
predict.mean.N <- ddply(pred.dat.N, "Plot", summarise, grp.mean=mean(d15N.pred, na.rm=TRUE))
density.predict<-ggplot(pred.dat.N, aes(x=d15N.pred)) +
geom_density(aes(color=Plot, fill=Plot), alpha=0.5)+
xlab(expression(paste(delta^{15}, N["predicted"], sp="")))+
scale_color_manual(values=c("#E69F00", "#56B4E9")) +
scale_fill_manual(values=c("#E69F00", "#56B4E9")) +
geom_vline(data=predict.mean.N, aes(xintercept=grp.mean, color=Plot),
linetype="dashed", lwd=0.2) + BW.back2
print(density.predict)
dev.copy(pdf, "figures/Fig S2.mod.pred.pdf", width = 4, height = 2.5)## pdf
## 3dev.off()## quartz_off_screen
## 2d13C isoscape setup
################# d13C krigs
################# make site maps based on bubble plots
AK.map<-krig.AK %>% as.data.frame %>%
ggplot(aes(x.meter, y.meter, group=Sample)) + geom_point(aes(size=d13C, color=Sample), alpha=3/4) +
ggtitle("AK plot--d13C (permil)") + coord_equal() + theme_bw()
RK.map<-krig.RK %>% as.data.frame %>%
ggplot(aes(x.meter, y.meter, group=Sample)) + geom_point(aes(size=d13C, color=Sample), alpha=3/4) +
ggtitle("RK plot--d13C (permil)") + coord_equal() + theme_bw()
plot_grid(RK.map, AK.map, ncol=2, nrow=1)
dev.copy(pdf, "figures/dot.scape.d13C.pdf", width=9, height=4, encod="MacRoman")## pdf
## 3dev.off()## quartz_off_screen
## 2#####################
#####################AK d13C isoscape
# autokrige
d13C.AK.auto <- autoKrige(d13C ~ 1, krig.AK, Grid.AK) # ordinary kriging## [using ordinary kriging]plot(d13C.AK.auto, sp.layout = list(pts = list("sp.points", krig.AK)))
d13C.AK.auto$krige_output## Object of class SpatialPixelsDataFrame
## Object of class SpatialPixels
## Grid topology:
## cellcentre.offset cellsize cells.dim
## x -1 0.05 741
## y -1 0.05 441
## SpatialPoints:
## x y
## 1 -1.00 -1.00
## 2 -0.95 -1.00
## 3 -0.90 -1.00
## 4 -0.85 -1.00
## 5 -0.80 -1.00
## 6 -0.75 -1.00
## 7 -0.70 -1.00
## 8 -0.65 -1.00
## 9 -0.60 -1.00
## 10 -0.55 -1.00
## 11 -0.50 -1.00
## 12 -0.45 -1.00
## 13 -0.40 -1.00
## 14 -0.35 -1.00
## 15 -0.30 -1.00
## 16 -0.25 -1.00
## 17 -0.20 -1.00
## 18 -0.15 -1.00
## 19 -0.10 -1.00
## 20 -0.05 -1.00
## 21 0.00 -1.00
## 22 0.05 -1.00
## 23 0.10 -1.00
## 24 0.15 -1.00
## 25 0.20 -1.00
## 26 0.25 -1.00
## 27 0.30 -1.00
## 28 0.35 -1.00
## 29 0.40 -1.00
## 30 0.45 -1.00
## 31 0.50 -1.00
## 32 0.55 -1.00
## 33 0.60 -1.00
## 34 0.65 -1.00
## 35 0.70 -1.00
## 36 0.75 -1.00
## 37 0.80 -1.00
## 38 0.85 -1.00
## 39 0.90 -1.00
## 40 0.95 -1.00
## 41 1.00 -1.00
## 42 1.05 -1.00
## 43 1.10 -1.00
## 44 1.15 -1.00
## 45 1.20 -1.00
## 46 1.25 -1.00
## 47 1.30 -1.00
## 48 1.35 -1.00
## 49 1.40 -1.00
## 50 1.45 -1.00
## 51 1.50 -1.00
## 52 1.55 -1.00
## 53 1.60 -1.00
## 54 1.65 -1.00
## 55 1.70 -1.00
## 56 1.75 -1.00
## 57 1.80 -1.00
## 58 1.85 -1.00
## 59 1.90 -1.00
## 60 1.95 -1.00
## 61 2.00 -1.00
## 62 2.05 -1.00
## 63 2.10 -1.00
## 64 2.15 -1.00
## 65 2.20 -1.00
## 66 2.25 -1.00
## 67 2.30 -1.00
## 68 2.35 -1.00
## 69 2.40 -1.00
## 70 2.45 -1.00
## 71 2.50 -1.00
## 72 2.55 -1.00
## 73 2.60 -1.00
## 74 2.65 -1.00
## 75 2.70 -1.00
## 76 2.75 -1.00
## 77 2.80 -1.00
## 78 2.85 -1.00
## 79 2.90 -1.00
## 80 2.95 -1.00
## 81 3.00 -1.00
## 82 3.05 -1.00
## 83 3.10 -1.00
## 84 3.15 -1.00
## 85 3.20 -1.00
## 86 3.25 -1.00
## 87 3.30 -1.00
## 88 3.35 -1.00
## 89 3.40 -1.00
## 90 3.45 -1.00
## 91 3.50 -1.00
## 92 3.55 -1.00
## 93 3.60 -1.00
## 94 3.65 -1.00
## 95 3.70 -1.00
## 96 3.75 -1.00
## 97 3.80 -1.00
## 98 3.85 -1.00
## 99 3.90 -1.00
## 100 3.95 -1.00
## 101 4.00 -1.00
## 102 4.05 -1.00
## 103 4.10 -1.00
## 104 4.15 -1.00
## 105 4.20 -1.00
## 106 4.25 -1.00
## 107 4.30 -1.00
## 108 4.35 -1.00
## 109 4.40 -1.00
## 110 4.45 -1.00
## 111 4.50 -1.00
## 112 4.55 -1.00
## 113 4.60 -1.00
## 114 4.65 -1.00
## 115 4.70 -1.00
## 116 4.75 -1.00
## 117 4.80 -1.00
## 118 4.85 -1.00
## 119 4.90 -1.00
## 120 4.95 -1.00
## 121 5.00 -1.00
## 122 5.05 -1.00
## 123 5.10 -1.00
## 124 5.15 -1.00
## 125 5.20 -1.00
## 126 5.25 -1.00
## 127 5.30 -1.00
## 128 5.35 -1.00
## 129 5.40 -1.00
## 130 5.45 -1.00
## 131 5.50 -1.00
## 132 5.55 -1.00
## 133 5.60 -1.00
## 134 5.65 -1.00
## 135 5.70 -1.00
## 136 5.75 -1.00
## 137 5.80 -1.00
## 138 5.85 -1.00
## 139 5.90 -1.00
## 140 5.95 -1.00
## 141 6.00 -1.00
## 142 6.05 -1.00
## 143 6.10 -1.00
## 144 6.15 -1.00
## 145 6.20 -1.00
## 146 6.25 -1.00
## 147 6.30 -1.00
## 148 6.35 -1.00
## 149 6.40 -1.00
## 150 6.45 -1.00
## 151 6.50 -1.00
## 152 6.55 -1.00
## 153 6.60 -1.00
## 154 6.65 -1.00
## 155 6.70 -1.00
## 156 6.75 -1.00
## 157 6.80 -1.00
## 158 6.85 -1.00
## 159 6.90 -1.00
## 160 6.95 -1.00
## 161 7.00 -1.00
## 162 7.05 -1.00
## 163 7.10 -1.00
## 164 7.15 -1.00
## 165 7.20 -1.00
## 166 7.25 -1.00
## 167 7.30 -1.00
## 168 7.35 -1.00
## 169 7.40 -1.00
## 170 7.45 -1.00
## 171 7.50 -1.00
## 172 7.55 -1.00
## 173 7.60 -1.00
## 174 7.65 -1.00
## 175 7.70 -1.00
## 176 7.75 -1.00
## 177 7.80 -1.00
## 178 7.85 -1.00
## 179 7.90 -1.00
## 180 7.95 -1.00
## 181 8.00 -1.00
## 182 8.05 -1.00
## 183 8.10 -1.00
## 184 8.15 -1.00
## 185 8.20 -1.00
## 186 8.25 -1.00
## 187 8.30 -1.00
## 188 8.35 -1.00
## 189 8.40 -1.00
## 190 8.45 -1.00
## 191 8.50 -1.00
## 192 8.55 -1.00
## 193 8.60 -1.00
## 194 8.65 -1.00
## 195 8.70 -1.00
## 196 8.75 -1.00
## 197 8.80 -1.00
## 198 8.85 -1.00
## 199 8.90 -1.00
## 200 8.95 -1.00
## 201 9.00 -1.00
## 202 9.05 -1.00
## 203 9.10 -1.00
## 204 9.15 -1.00
## 205 9.20 -1.00
## 206 9.25 -1.00
## 207 9.30 -1.00
## 208 9.35 -1.00
## 209 9.40 -1.00
## 210 9.45 -1.00
## 211 9.50 -1.00
## 212 9.55 -1.00
## 213 9.60 -1.00
## 214 9.65 -1.00
## 215 9.70 -1.00
## 216 9.75 -1.00
## 217 9.80 -1.00
## 218 9.85 -1.00
## 219 9.90 -1.00
## 220 9.95 -1.00
## 221 10.00 -1.00
## 222 10.05 -1.00
## 223 10.10 -1.00
## 224 10.15 -1.00
## 225 10.20 -1.00
## 226 10.25 -1.00
## 227 10.30 -1.00
## 228 10.35 -1.00
## 229 10.40 -1.00
## 230 10.45 -1.00
## 231 10.50 -1.00
## 232 10.55 -1.00
## 233 10.60 -1.00
## 234 10.65 -1.00
## 235 10.70 -1.00
## 236 10.75 -1.00
## 237 10.80 -1.00
## 238 10.85 -1.00
## 239 10.90 -1.00
## 240 10.95 -1.00
## 241 11.00 -1.00
## 242 11.05 -1.00
## 243 11.10 -1.00
## 244 11.15 -1.00
## 245 11.20 -1.00
## 246 11.25 -1.00
## 247 11.30 -1.00
## 248 11.35 -1.00
## 249 11.40 -1.00
## 250 11.45 -1.00
## 251 11.50 -1.00
## 252 11.55 -1.00
## 253 11.60 -1.00
## 254 11.65 -1.00
## 255 11.70 -1.00
## 256 11.75 -1.00
## 257 11.80 -1.00
## 258 11.85 -1.00
## 259 11.90 -1.00
## 260 11.95 -1.00
## 261 12.00 -1.00
## 262 12.05 -1.00
## 263 12.10 -1.00
## 264 12.15 -1.00
## 265 12.20 -1.00
## 266 12.25 -1.00
## 267 12.30 -1.00
## 268 12.35 -1.00
## 269 12.40 -1.00
## 270 12.45 -1.00
## 271 12.50 -1.00
## 272 12.55 -1.00
## 273 12.60 -1.00
## 274 12.65 -1.00
## 275 12.70 -1.00
## 276 12.75 -1.00
## 277 12.80 -1.00
## 278 12.85 -1.00
## 279 12.90 -1.00
## 280 12.95 -1.00
## 281 13.00 -1.00
## 282 13.05 -1.00
## 283 13.10 -1.00
## 284 13.15 -1.00
## 285 13.20 -1.00
## 286 13.25 -1.00
## 287 13.30 -1.00
## 288 13.35 -1.00
## 289 13.40 -1.00
## 290 13.45 -1.00
## 291 13.50 -1.00
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## 49997 16.45 2.35
## 49998 16.50 2.35
## 49999 16.55 2.35
## [ reached getOption("max.print") -- omitted 276782 rows ]
## Coordinate Reference System (CRS) arguments: NA
##
## Data summary:
## var1.pred var1.var var1.stdev
## Min. :-30.65 Min. :0.000 Min. :0.000
## 1st Qu.:-26.38 1st Qu.:5.483 1st Qu.:2.342
## Median :-26.02 Median :6.216 Median :2.493
## Mean :-26.13 Mean :5.880 Mean :2.419
## 3rd Qu.:-25.74 3rd Qu.:6.478 3rd Qu.:2.545
## Max. :-21.52 Max. :6.540 Max. :2.557
## NA's :22# make to dataframes for lm, combine
AK.pred.C <- d13C.AK.auto[1] %>% as.data.frame() # model predictions
AK.df.C <- krig.AK %>% as.data.frame() # dataframe
# make dataframe with data and predictions (krig) to assess fit
pred.AK.df.C<- left_join(AK.df.C, AK.pred.C, by = c("x.meter"="krige_output.x")) # longest axis is x
mod <- lm(krige_output.var1.pred ~ d13C, data=pred.AK.df.C)
summary(mod) #R squared = 0.24##
## Call:
## lm(formula = krige_output.var1.pred ~ d13C, data = pred.AK.df.C)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -4.3830 -0.4285 0.0828 0.5165 4.2039
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -21.5295 0.0423 -509.0 <2e-16 ***
## d13C 0.1677 0.0016 104.8 <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 0.7706 on 35278 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.2375, Adjusted R-squared: 0.2374
## F-statistic: 1.099e+04 on 1 and 35278 DF, p-value: < 2.2e-16mean(pred.AK.df.C$krige_output.var1.pred, na.rm=T) # mean of predictions -25.9 d13C## [1] -25.9423mean(pred.AK.df.C$krige_output.var1.stdev, na.rm=T) # 2.3## [1] 2.34059# inspect model
plot(pred.AK.df.C$krige_output.var1.pred ~ pred.AK.df.C$d13C, xlab = "Observed", ylab = "Predicted", cex=0.2)
abline(0,1, lty=2)
abline(mod, col = "blue")
# Adding the sp.layout parameter shows the locations of the measurements
my.palette <- brewer.pal(n = 9, name = "RdBu")
# map in automap
automapPlot(d13C.AK.auto$krige_output, "var1.pred", sp.layout = list("sp.points", krig.AK, pch=16, col="gray20", cex=0.5), col.regions=my.palette)
# map in ssplot
# note that the prediction "var1.pred" component of the krig is a SpatialPixelsDataFrame. Need to call the krig, then the component df("krige_output"), then the output column ("var1.pred") to plot in spplot
# variance
spplot(d13C.AK.auto$krige_output,"var1.stdev")
#predicted krige
my.palette4 <- colorRampPalette(c("firebrick1", "paleturquoise2", "azure1"))(4)
col.scheme.C <- colorRampPalette(my.palette4)
plotd13C.krig.AK<-spplot(d13C.AK.auto$krige_output["var1.pred"], col.regions=col.scheme.C,
sp.layout = list("sp.points", krig.AK, pch=c(16,17,1)[krig.AK$Sample],
col="black", cex=0.5, alpha=0.5),
main=list(label=expression(paste(delta^{13}, C, " - AK (Restored Forest)")), cex=0.8), colorkey=FALSE)
plotd13C.krig.AK
###########################RK d13C isoscape
###########################
# RK Site Krig
###########################
## Krig RK site
# autokrige
d13C.RK.auto <- autoKrige(d13C ~ 1, krig.RK, Grid.RK, fix.value=c(NA, 1, NA)) # ordinary kriging## [using ordinary kriging]plot(d13C.RK.auto, sp.layout = list(pts = list("sp.points", krig.RK)))
d13C.RK.auto$krige_output## Object of class SpatialPixelsDataFrame
## Object of class SpatialPixels
## Grid topology:
## cellcentre.offset cellsize cells.dim
## x -1 0.05 441
## y -1 0.05 741
## SpatialPoints:
## x y
## 1 -1.00 -1.00
## 2 -0.95 -1.00
## 3 -0.90 -1.00
## 4 -0.85 -1.00
## 5 -0.80 -1.00
## 6 -0.75 -1.00
## 7 -0.70 -1.00
## 8 -0.65 -1.00
## 9 -0.60 -1.00
## 10 -0.55 -1.00
## 11 -0.50 -1.00
## 12 -0.45 -1.00
## 13 -0.40 -1.00
## 14 -0.35 -1.00
## 15 -0.30 -1.00
## 16 -0.25 -1.00
## 17 -0.20 -1.00
## 18 -0.15 -1.00
## 19 -0.10 -1.00
## 20 -0.05 -1.00
## 21 0.00 -1.00
## 22 0.05 -1.00
## 23 0.10 -1.00
## 24 0.15 -1.00
## 25 0.20 -1.00
## 26 0.25 -1.00
## 27 0.30 -1.00
## 28 0.35 -1.00
## 29 0.40 -1.00
## 30 0.45 -1.00
## 31 0.50 -1.00
## 32 0.55 -1.00
## 33 0.60 -1.00
## 34 0.65 -1.00
## 35 0.70 -1.00
## 36 0.75 -1.00
## 37 0.80 -1.00
## 38 0.85 -1.00
## 39 0.90 -1.00
## 40 0.95 -1.00
## 41 1.00 -1.00
## 42 1.05 -1.00
## 43 1.10 -1.00
## 44 1.15 -1.00
## 45 1.20 -1.00
## 46 1.25 -1.00
## 47 1.30 -1.00
## 48 1.35 -1.00
## 49 1.40 -1.00
## 50 1.45 -1.00
## 51 1.50 -1.00
## 52 1.55 -1.00
## 53 1.60 -1.00
## 54 1.65 -1.00
## 55 1.70 -1.00
## 56 1.75 -1.00
## 57 1.80 -1.00
## 58 1.85 -1.00
## 59 1.90 -1.00
## 60 1.95 -1.00
## 61 2.00 -1.00
## 62 2.05 -1.00
## 63 2.10 -1.00
## 64 2.15 -1.00
## 65 2.20 -1.00
## 66 2.25 -1.00
## 67 2.30 -1.00
## 68 2.35 -1.00
## 69 2.40 -1.00
## 70 2.45 -1.00
## 71 2.50 -1.00
## 72 2.55 -1.00
## 73 2.60 -1.00
## 74 2.65 -1.00
## 75 2.70 -1.00
## 76 2.75 -1.00
## 77 2.80 -1.00
## 78 2.85 -1.00
## 79 2.90 -1.00
## 80 2.95 -1.00
## 81 3.00 -1.00
## 82 3.05 -1.00
## 83 3.10 -1.00
## 84 3.15 -1.00
## 85 3.20 -1.00
## 86 3.25 -1.00
## 87 3.30 -1.00
## 88 3.35 -1.00
## 89 3.40 -1.00
## 90 3.45 -1.00
## 91 3.50 -1.00
## 92 3.55 -1.00
## 93 3.60 -1.00
## 94 3.65 -1.00
## 95 3.70 -1.00
## 96 3.75 -1.00
## 97 3.80 -1.00
## 98 3.85 -1.00
## 99 3.90 -1.00
## 100 3.95 -1.00
## 101 4.00 -1.00
## 102 4.05 -1.00
## 103 4.10 -1.00
## 104 4.15 -1.00
## 105 4.20 -1.00
## 106 4.25 -1.00
## 107 4.30 -1.00
## 108 4.35 -1.00
## 109 4.40 -1.00
## 110 4.45 -1.00
## 111 4.50 -1.00
## 112 4.55 -1.00
## 113 4.60 -1.00
## 114 4.65 -1.00
## 115 4.70 -1.00
## 116 4.75 -1.00
## 117 4.80 -1.00
## 118 4.85 -1.00
## 119 4.90 -1.00
## 120 4.95 -1.00
## 121 5.00 -1.00
## 122 5.05 -1.00
## 123 5.10 -1.00
## 124 5.15 -1.00
## 125 5.20 -1.00
## 126 5.25 -1.00
## 127 5.30 -1.00
## 128 5.35 -1.00
## 129 5.40 -1.00
## 130 5.45 -1.00
## 131 5.50 -1.00
## 132 5.55 -1.00
## 133 5.60 -1.00
## 134 5.65 -1.00
## 135 5.70 -1.00
## 136 5.75 -1.00
## 137 5.80 -1.00
## 138 5.85 -1.00
## 139 5.90 -1.00
## 140 5.95 -1.00
## 141 6.00 -1.00
## 142 6.05 -1.00
## 143 6.10 -1.00
## 144 6.15 -1.00
## 145 6.20 -1.00
## 146 6.25 -1.00
## 147 6.30 -1.00
## 148 6.35 -1.00
## 149 6.40 -1.00
## 150 6.45 -1.00
## 151 6.50 -1.00
## 152 6.55 -1.00
## 153 6.60 -1.00
## 154 6.65 -1.00
## 155 6.70 -1.00
## 156 6.75 -1.00
## 157 6.80 -1.00
## 158 6.85 -1.00
## 159 6.90 -1.00
## 160 6.95 -1.00
## 161 7.00 -1.00
## 162 7.05 -1.00
## 163 7.10 -1.00
## 164 7.15 -1.00
## 165 7.20 -1.00
## 166 7.25 -1.00
## 167 7.30 -1.00
## 168 7.35 -1.00
## 169 7.40 -1.00
## 170 7.45 -1.00
## 171 7.50 -1.00
## 172 7.55 -1.00
## 173 7.60 -1.00
## 174 7.65 -1.00
## 175 7.70 -1.00
## 176 7.75 -1.00
## 177 7.80 -1.00
## 178 7.85 -1.00
## 179 7.90 -1.00
## 180 7.95 -1.00
## 181 8.00 -1.00
## 182 8.05 -1.00
## 183 8.10 -1.00
## 184 8.15 -1.00
## 185 8.20 -1.00
## 186 8.25 -1.00
## 187 8.30 -1.00
## 188 8.35 -1.00
## 189 8.40 -1.00
## 190 8.45 -1.00
## 191 8.50 -1.00
## 192 8.55 -1.00
## 193 8.60 -1.00
## 194 8.65 -1.00
## 195 8.70 -1.00
## 196 8.75 -1.00
## 197 8.80 -1.00
## 198 8.85 -1.00
## 199 8.90 -1.00
## 200 8.95 -1.00
## 201 9.00 -1.00
## 202 9.05 -1.00
## 203 9.10 -1.00
## 204 9.15 -1.00
## 205 9.20 -1.00
## 206 9.25 -1.00
## 207 9.30 -1.00
## 208 9.35 -1.00
## 209 9.40 -1.00
## 210 9.45 -1.00
## 211 9.50 -1.00
## 212 9.55 -1.00
## 213 9.60 -1.00
## 214 9.65 -1.00
## 215 9.70 -1.00
## 216 9.75 -1.00
## 217 9.80 -1.00
## 218 9.85 -1.00
## 219 9.90 -1.00
## 220 9.95 -1.00
## 221 10.00 -1.00
## 222 10.05 -1.00
## 223 10.10 -1.00
## 224 10.15 -1.00
## 225 10.20 -1.00
## 226 10.25 -1.00
## 227 10.30 -1.00
## 228 10.35 -1.00
## 229 10.40 -1.00
## 230 10.45 -1.00
## 231 10.50 -1.00
## 232 10.55 -1.00
## 233 10.60 -1.00
## 234 10.65 -1.00
## 235 10.70 -1.00
## 236 10.75 -1.00
## 237 10.80 -1.00
## 238 10.85 -1.00
## 239 10.90 -1.00
## 240 10.95 -1.00
## 241 11.00 -1.00
## 242 11.05 -1.00
## 243 11.10 -1.00
## 244 11.15 -1.00
## 245 11.20 -1.00
## 246 11.25 -1.00
## 247 11.30 -1.00
## 248 11.35 -1.00
## 249 11.40 -1.00
## 250 11.45 -1.00
## 251 11.50 -1.00
## 252 11.55 -1.00
## 253 11.60 -1.00
## 254 11.65 -1.00
## 255 11.70 -1.00
## 256 11.75 -1.00
## 257 11.80 -1.00
## 258 11.85 -1.00
## 259 11.90 -1.00
## 260 11.95 -1.00
## 261 12.00 -1.00
## 262 12.05 -1.00
## 263 12.10 -1.00
## 264 12.15 -1.00
## 265 12.20 -1.00
## 266 12.25 -1.00
## 267 12.30 -1.00
## 268 12.35 -1.00
## 269 12.40 -1.00
## 270 12.45 -1.00
## 271 12.50 -1.00
## 272 12.55 -1.00
## 273 12.60 -1.00
## 274 12.65 -1.00
## 275 12.70 -1.00
## 276 12.75 -1.00
## 277 12.80 -1.00
## 278 12.85 -1.00
## 279 12.90 -1.00
## 280 12.95 -1.00
## 281 13.00 -1.00
## 282 13.05 -1.00
## 283 13.10 -1.00
## 284 13.15 -1.00
## 285 13.20 -1.00
## 286 13.25 -1.00
## 287 13.30 -1.00
## 288 13.35 -1.00
## 289 13.40 -1.00
## 290 13.45 -1.00
## 291 13.50 -1.00
## 292 13.55 -1.00
## 293 13.60 -1.00
## 294 13.65 -1.00
## 295 13.70 -1.00
## 296 13.75 -1.00
## 297 13.80 -1.00
## 298 13.85 -1.00
## 299 13.90 -1.00
## 300 13.95 -1.00
## 301 14.00 -1.00
## 302 14.05 -1.00
## 303 14.10 -1.00
## 304 14.15 -1.00
## 305 14.20 -1.00
## 306 14.25 -1.00
## 307 14.30 -1.00
## 308 14.35 -1.00
## 309 14.40 -1.00
## 310 14.45 -1.00
## 311 14.50 -1.00
## 312 14.55 -1.00
## 313 14.60 -1.00
## 314 14.65 -1.00
## 315 14.70 -1.00
## 316 14.75 -1.00
## 317 14.80 -1.00
## 318 14.85 -1.00
## 319 14.90 -1.00
## 320 14.95 -1.00
## 321 15.00 -1.00
## 322 15.05 -1.00
## 323 15.10 -1.00
## 324 15.15 -1.00
## 325 15.20 -1.00
## 326 15.25 -1.00
## 327 15.30 -1.00
## 328 15.35 -1.00
## 329 15.40 -1.00
## 330 15.45 -1.00
## 331 15.50 -1.00
## 332 15.55 -1.00
## 333 15.60 -1.00
## 334 15.65 -1.00
## 335 15.70 -1.00
## 336 15.75 -1.00
## 337 15.80 -1.00
## 338 15.85 -1.00
## 339 15.90 -1.00
## 340 15.95 -1.00
## 341 16.00 -1.00
## 342 16.05 -1.00
## 343 16.10 -1.00
## 344 16.15 -1.00
## 345 16.20 -1.00
## 346 16.25 -1.00
## 347 16.30 -1.00
## 348 16.35 -1.00
## 349 16.40 -1.00
## 350 16.45 -1.00
## 351 16.50 -1.00
## 352 16.55 -1.00
## 353 16.60 -1.00
## 354 16.65 -1.00
## 355 16.70 -1.00
## 356 16.75 -1.00
## 357 16.80 -1.00
## 358 16.85 -1.00
## 359 16.90 -1.00
## 360 16.95 -1.00
## 361 17.00 -1.00
## 362 17.05 -1.00
## 363 17.10 -1.00
## 364 17.15 -1.00
## 365 17.20 -1.00
## 366 17.25 -1.00
## 367 17.30 -1.00
## 368 17.35 -1.00
## 369 17.40 -1.00
## 370 17.45 -1.00
## 371 17.50 -1.00
## 372 17.55 -1.00
## 373 17.60 -1.00
## 374 17.65 -1.00
## 375 17.70 -1.00
## 376 17.75 -1.00
## 377 17.80 -1.00
## 378 17.85 -1.00
## 379 17.90 -1.00
## 380 17.95 -1.00
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## 49755 17.10 4.60
## 49756 17.15 4.60
## 49757 17.20 4.60
## 49758 17.25 4.60
## 49759 17.30 4.60
## 49760 17.35 4.60
## 49761 17.40 4.60
## 49762 17.45 4.60
## 49763 17.50 4.60
## 49764 17.55 4.60
## 49765 17.60 4.60
## 49766 17.65 4.60
## 49767 17.70 4.60
## 49768 17.75 4.60
## 49769 17.80 4.60
## 49770 17.85 4.60
## 49771 17.90 4.60
## 49772 17.95 4.60
## 49773 18.00 4.60
## 49774 18.05 4.60
## 49775 18.10 4.60
## 49776 18.15 4.60
## 49777 18.20 4.60
## 49778 18.25 4.60
## 49779 18.30 4.60
## 49780 18.35 4.60
## 49781 18.40 4.60
## 49782 18.45 4.60
## 49783 18.50 4.60
## 49784 18.55 4.60
## 49785 18.60 4.60
## 49786 18.65 4.60
## 49787 18.70 4.60
## 49788 18.75 4.60
## 49789 18.80 4.60
## 49790 18.85 4.60
## 49791 18.90 4.60
## 49792 18.95 4.60
## 49793 19.00 4.60
## 49794 19.05 4.60
## 49795 19.10 4.60
## 49796 19.15 4.60
## 49797 19.20 4.60
## 49798 19.25 4.60
## 49799 19.30 4.60
## 49800 19.35 4.60
## 49801 19.40 4.60
## 49802 19.45 4.60
## 49803 19.50 4.60
## 49804 19.55 4.60
## 49805 19.60 4.60
## 49806 19.65 4.60
## 49807 19.70 4.60
## 49808 19.75 4.60
## 49809 19.80 4.60
## 49810 19.85 4.60
## 49811 19.90 4.60
## 49812 19.95 4.60
## 49813 20.00 4.60
## 49814 20.05 4.60
## 49815 20.10 4.60
## 49816 20.15 4.60
## 49817 20.20 4.60
## 49818 20.25 4.60
## 49819 20.30 4.60
## 49820 20.35 4.60
## 49821 20.40 4.60
## 49822 20.45 4.60
## 49823 20.50 4.60
## 49824 20.55 4.60
## 49825 20.60 4.60
## 49826 20.65 4.60
## 49827 20.70 4.60
## 49828 20.75 4.60
## 49829 20.80 4.60
## 49830 20.85 4.60
## 49831 20.90 4.60
## 49832 20.95 4.60
## 49833 21.00 4.60
## 49834 -1.00 4.65
## 49835 -0.95 4.65
## 49836 -0.90 4.65
## 49837 -0.85 4.65
## 49838 -0.80 4.65
## 49839 -0.75 4.65
## 49840 -0.70 4.65
## 49841 -0.65 4.65
## 49842 -0.60 4.65
## 49843 -0.55 4.65
## 49844 -0.50 4.65
## 49845 -0.45 4.65
## 49846 -0.40 4.65
## 49847 -0.35 4.65
## 49848 -0.30 4.65
## 49849 -0.25 4.65
## 49850 -0.20 4.65
## 49851 -0.15 4.65
## 49852 -0.10 4.65
## 49853 -0.05 4.65
## 49854 0.00 4.65
## 49855 0.05 4.65
## 49856 0.10 4.65
## 49857 0.15 4.65
## 49858 0.20 4.65
## 49859 0.25 4.65
## 49860 0.30 4.65
## 49861 0.35 4.65
## 49862 0.40 4.65
## 49863 0.45 4.65
## 49864 0.50 4.65
## 49865 0.55 4.65
## 49866 0.60 4.65
## 49867 0.65 4.65
## 49868 0.70 4.65
## 49869 0.75 4.65
## 49870 0.80 4.65
## 49871 0.85 4.65
## 49872 0.90 4.65
## 49873 0.95 4.65
## 49874 1.00 4.65
## 49875 1.05 4.65
## 49876 1.10 4.65
## 49877 1.15 4.65
## 49878 1.20 4.65
## 49879 1.25 4.65
## 49880 1.30 4.65
## 49881 1.35 4.65
## 49882 1.40 4.65
## 49883 1.45 4.65
## 49884 1.50 4.65
## 49885 1.55 4.65
## 49886 1.60 4.65
## 49887 1.65 4.65
## 49888 1.70 4.65
## 49889 1.75 4.65
## 49890 1.80 4.65
## 49891 1.85 4.65
## 49892 1.90 4.65
## 49893 1.95 4.65
## 49894 2.00 4.65
## 49895 2.05 4.65
## 49896 2.10 4.65
## 49897 2.15 4.65
## 49898 2.20 4.65
## 49899 2.25 4.65
## 49900 2.30 4.65
## 49901 2.35 4.65
## 49902 2.40 4.65
## 49903 2.45 4.65
## 49904 2.50 4.65
## 49905 2.55 4.65
## 49906 2.60 4.65
## 49907 2.65 4.65
## 49908 2.70 4.65
## 49909 2.75 4.65
## 49910 2.80 4.65
## 49911 2.85 4.65
## 49912 2.90 4.65
## 49913 2.95 4.65
## 49914 3.00 4.65
## 49915 3.05 4.65
## 49916 3.10 4.65
## 49917 3.15 4.65
## 49918 3.20 4.65
## 49919 3.25 4.65
## 49920 3.30 4.65
## 49921 3.35 4.65
## 49922 3.40 4.65
## 49923 3.45 4.65
## 49924 3.50 4.65
## 49925 3.55 4.65
## 49926 3.60 4.65
## 49927 3.65 4.65
## 49928 3.70 4.65
## 49929 3.75 4.65
## 49930 3.80 4.65
## 49931 3.85 4.65
## 49932 3.90 4.65
## 49933 3.95 4.65
## 49934 4.00 4.65
## 49935 4.05 4.65
## 49936 4.10 4.65
## 49937 4.15 4.65
## 49938 4.20 4.65
## 49939 4.25 4.65
## 49940 4.30 4.65
## 49941 4.35 4.65
## 49942 4.40 4.65
## 49943 4.45 4.65
## 49944 4.50 4.65
## 49945 4.55 4.65
## 49946 4.60 4.65
## 49947 4.65 4.65
## 49948 4.70 4.65
## 49949 4.75 4.65
## 49950 4.80 4.65
## 49951 4.85 4.65
## 49952 4.90 4.65
## 49953 4.95 4.65
## 49954 5.00 4.65
## 49955 5.05 4.65
## 49956 5.10 4.65
## 49957 5.15 4.65
## 49958 5.20 4.65
## 49959 5.25 4.65
## 49960 5.30 4.65
## 49961 5.35 4.65
## 49962 5.40 4.65
## 49963 5.45 4.65
## 49964 5.50 4.65
## 49965 5.55 4.65
## 49966 5.60 4.65
## 49967 5.65 4.65
## 49968 5.70 4.65
## 49969 5.75 4.65
## 49970 5.80 4.65
## 49971 5.85 4.65
## 49972 5.90 4.65
## 49973 5.95 4.65
## 49974 6.00 4.65
## 49975 6.05 4.65
## 49976 6.10 4.65
## 49977 6.15 4.65
## 49978 6.20 4.65
## 49979 6.25 4.65
## 49980 6.30 4.65
## 49981 6.35 4.65
## 49982 6.40 4.65
## 49983 6.45 4.65
## 49984 6.50 4.65
## 49985 6.55 4.65
## 49986 6.60 4.65
## 49987 6.65 4.65
## 49988 6.70 4.65
## 49989 6.75 4.65
## 49990 6.80 4.65
## 49991 6.85 4.65
## 49992 6.90 4.65
## 49993 6.95 4.65
## 49994 7.00 4.65
## 49995 7.05 4.65
## 49996 7.10 4.65
## 49997 7.15 4.65
## 49998 7.20 4.65
## 49999 7.25 4.65
## [ reached getOption("max.print") -- omitted 276782 rows ]
## Coordinate Reference System (CRS) arguments: NA
##
## Data summary:
## var1.pred var1.var var1.stdev
## Min. :-31.76 Min. :0.000 Min. :0.000
## 1st Qu.:-28.03 1st Qu.:7.033 1st Qu.:2.652
## Median :-27.63 Median :8.660 Median :2.943
## Mean :-27.68 Mean :7.566 Mean :2.704
## 3rd Qu.:-27.19 3rd Qu.:8.974 3rd Qu.:2.996
## Max. :-23.05 Max. :9.046 Max. :3.008
## NA's :35# make to dataframes for lm, combine
RK.pred.C <- d13C.RK.auto[1] %>% as.data.frame() # model predictions
RK.df.C <- krig.RK %>% as.data.frame() # dataframe
# make dataframe with data and predictions (krig) to assess fit
# longest axis here is y
pred.RK.df.C<- left_join(RK.df.C, RK.pred.C, by = c("x.meter"="krige_output.x"))
mod <- lm(krige_output.var1.pred ~ d13C, data=pred.RK.df.C)
summary(mod) #R squared = 0.33##
## Call:
## lm(formula = krige_output.var1.pred ~ d13C, data = pred.RK.df.C)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -3.7059 -0.7070 0.0331 0.7676 4.2973
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -20.013291 0.043240 -462.8 <2e-16 ***
## d13C 0.271933 0.001551 175.3 <2e-16 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 1.093 on 62983 degrees of freedom
## (1 observation deleted due to missingness)
## Multiple R-squared: 0.3279, Adjusted R-squared: 0.3279
## F-statistic: 3.073e+04 on 1 and 62983 DF, p-value: < 2.2e-16mean(pred.RK.df.C$krige_output.var1.pred, na.rm=T) # mean of predictions -27.7 d13C## [1] -27.55484mean(pred.RK.df.C$krige_output.var1.stdev, na.rm=T) # 2.8## [1] 2.50984# inspect model
plot(pred.RK.df.C$krige_output.var1.pred ~ pred.RK.df.C$d13C, xlab = "Observed", ylab = "Predicted", cex=0.2)
abline(0,1, lty=2)
abline(mod, col = "blue")
# map in automap
automapPlot(d13C.RK.auto$krige_output, "var1.pred", sp.layout = list("sp.points", krig.RK), col.regions=my.palette)
# variance
spplot(d13C.RK.auto$krige_output,"var1.stdev")
#predicted krige
plotd13C.krig.RK<-spplot(d13C.RK.auto$krige_output["var1.pred"], col.regions=col.scheme.C,
sp.layout = list("sp.points", krig.RK, pch=c(16,17,1)[krig.RK$Sample],
col="black", cex=0.5, alpha=0.5),
main=list(label=expression(paste(delta^{13}, C, " - RK (Remnant Forest)")), cex=0.7))
plotd13C.krig.RK
#####################
grid.draw.ggmatrix <- function(x, recording = TRUE) {
print(x)
}
### combined Ak-Rk krig d13C plot
par(mfrow=c(1,2))
gridExtra::grid.arrange(plotd13C.krig.AK,plotd13C.krig.RK, ncol=2, nrow=1, widths = c(1.2,1))
dev.copy(png, "figures/RKAK.d13C.krig2.png", width = 8, height = 4, units = 'in', res = 300)## quartz_off_screen
## 3dev.off()## quartz_off_screen
## 2density plots using predictions of C values
###################
# make density plots using predictions
# combine the predictions for each plot
AK.df.out.C<-as.data.frame(AK.pred.C$krige_output.var1.pred); AK.df.out.C$Plot<-"AK"
RK.df.out.C<-as.data.frame(RK.pred.C$krige_output.var1.pred); RK.df.out.C$Plot<-"RK";
colnames(AK.df.out.C)<-c("d13C.pred", "Plot")
colnames(RK.df.out.C)<-c("d13C.pred", "Plot")
# new dataframe
pred.dat.C<-rbind(AK.df.out.C, RK.df.out.C)
pred.dat.C$Plot<-as.factor(pred.dat.C$Plot)
pred.dat.C %>%
group_by(Plot) %>%
summarise(no_rows = length(Plot))## no_rows
## 1 653562#man whitney for significance (not normal data)
mwu(pred.dat.C, d13C.pred, Plot) # signif difference in predictions (p<0.001)##
## # Mann-Whitney-U-Test
##
## Groups 1 = AK (n = 326781) | 2 = RK (n = 326781):
## U = 147098098591.500, W = 93705024220.500, p < 0.001, Z = 528.598
## effect-size r = 0.654
## rank-mean(1) = 450142.75
## rank-mean(2) = 203420.25# Density plot
hist(pred.dat.C$d13C.pred[(pred.dat.C$Plot=="AK")], ylim=c(0,150000), xlab="d13C-predict")
hist(pred.dat.C$d13C.pred[(pred.dat.C$Plot=="RK")], ylim=c(0,150000), xlab="d13C-predict")
# plot.means
predict.mean.C <- ddply(pred.dat.C, "Plot", summarise, grp.mean=mean(d13C.pred, na.rm=TRUE))
density.predict<-ggplot(pred.dat.C, aes(x=d13C.pred)) +
geom_density(aes(color=Plot, fill=Plot), alpha=0.5)+
xlab(expression(paste(delta^{13}, C["predicted"], sp="")))+
scale_color_manual(values=c("#E69F00", "#56B4E9")) +
scale_fill_manual(values=c("#E69F00", "#56B4E9")) +
geom_vline(data=predict.mean.C, aes(xintercept=grp.mean, color=Plot),
linetype="dashed", lwd=0.2) + BW.back2
print(density.predict)
dev.copy(pdf, "figures/Fig S2b.mod.pred.C.pdf", width = 4, height = 2.5)## pdf
## 3dev.off()## quartz_off_screen
## 2Now make rasters and kirgs for the types of data for analysis.
AK plot rasters
Subset data and only examine KOA in the plots.
###### AK site
## d15N koa plot
krig.AK<- scape.data %>% filter(Plot=="AK") # just AK
krig.AK$Sample<-factor(krig.AK$Sample, levels=c("Koa", "RUBHAW", "Soil"))
KOA.AK<- krig.AK[c(krig.AK$Sample=="Koa"),] #just Koa
coordinates(KOA.AK)<- ~x.meter + y.meter # coordinate system
# create a bubble plot with the random values
bubble(KOA.AK, zcol='d15N', fill=TRUE, do.sqrt=FALSE, maxsize=3)
TheVariogram=variogram(d15N~1, data=KOA.AK)
plot(TheVariogram)
TheVariogramModel <- vgm(psill=0.2, model="Gau", nugget=0.1, range=8)
plot(TheVariogram, model=TheVariogramModel)
FittedModel <- fit.variogram(TheVariogram, model=TheVariogramModel)
plot(TheVariogram, model=FittedModel)
# Create a "gstat" object
TheGStat <- gstat(id="Sine", formula=d15N ~ 1, data=KOA.AK)
TheVariogram=variogram(TheGStat, map=TRUE, cutoff=4000, width=200)
## the original data had a large north-south trend, check with a variogram map
plot(TheVariogram, threshold=1)
# Create directional variograms at 0, 45, 90, 135 degrees from north (y-axis)
TheVariogram <- variogram(TheGStat, alpha=c(0,45,90,135))
# Create a new model
TheModel=vgm(model='Lin' , anis=c(0,0.5))
# Fit a model to the variogram
FittedModel <- fit.variogram(TheVariogram, model=TheModel)
## plot results:
plot(TheVariogram, model=FittedModel, as.table=TRUE)
# update the gstat object:
TheGStat <- gstat(TheGStat, id="Sine", model=FittedModel )
# create sequences that represent the center of the columns of pixels
# change "by" to change the resolution of the raster
Columns=seq(from=0, to=35, by=0.05)
# And the rows of pixels:
Rows=seq(from=0, to=20, by=0.05)
# Create a grid of "Pixels" using x as columns and y as rows
Grid.KOA.AK <- expand.grid(x=Columns,y=Rows)
# Convert Thegrid to a SpatialPixel class
coordinates(Grid.KOA.AK) <- ~ x+y
gridded(Grid.KOA.AK) <- TRUE # Plot the grid and points
par(mfrow=c(1,1), mar=c(4,4,2,2))
plot(krig.AK$d15N, col=krig.AK$Sample, cex=0.8)
legend("topleft", legend=levels(krig.AK$Sample), box.lty=0, bg="transparent", pch=1,
col=c("black", "red", "green"), cex=1)
title("Interpolation Grid and Sample Points")
# perform ordinary kriging prediction:
TheSurface <- predict(TheGStat, model=FittedModel, newdata=Grid.KOA.AK)
# Set the margins to 2
par(mar=c(2,2,2,2))
# Add the Kriged surface
image(TheSurface, col=terrain.colors(20))
# Add contours to the surface
contour(TheSurface, add=TRUE, drawlabels=FALSE, col='brown')
# Add the points
points(KOA.AK, pch=4, cex=0.5)
# Set the title
title('Prediction')
#####################for the second plot
### ordinary kriggin, with 'autoKrige'
## d15N koa plot
krig.AK<- scape.data %>% filter(Plot=="AK") # just AK
krig.AK$Sample<-factor(krig.AK$Sample, levels=c("Koa", "RUBHAW", "Soil"))
KOA.AK<- krig.AK %>% filter(Sample=="Koa") #just Koa
coordinates(KOA.AK)<- ~x.meter + y.meter # coordinate system
# point grid for interpolation is 'Grid.KOA.AK' (below)
Columns=seq(from=0, to=35, by=0.05)
Rows=seq(from=0, to=20, by=0.05)
Grid.KOA.AK <- expand.grid(x=Columns,y=Rows) # Create a grid of "Pixels" using x as columns and y as rows
coordinates(Grid.KOA.AK) <- ~ x+y # Convert Thegrid to a SpatialPixel class
gridded(Grid.KOA.AK) <- TRUE # Plot the grid and points
# autokrige
d15N.KOA.AK.auto <- autoKrige(d15N ~ 1, KOA.AK, Grid.KOA.AK) # ordinary kriging
plot(d15N.KOA.AK.auto, sp.layout = list(pts = list("sp.points", KOA.AK)))
d15N.KOA.AK.auto$krige_output
# make to dataframes for lm, combine
AK.Koa.pred <- d15N.KOA.AK.auto[1] %>% as.data.frame() # model predictions
AK.Koa.df <- KOA.AK %>% as.data.frame() # dataframe
# make dataframe with data and predictions (krig) to assess fit
pred.KOA.AK<- left_join(AK.Koa.df, AK.Koa.pred, by = c("x.meter"="krige_output.x"))
mod <- lm(krige_output.var1.pred ~ d15N, data=pred.KOA.AK)
summary(mod) #R squared = 0.174
# inspect model
plot(pred.KOA.AK$krige_output.var1.pred ~ pred.KOA.AK$d15N, xlab = "Observed", ylab = "Predicted", cex=0.2)
abline(0,1, lty=2)
abline(mod, col = "blue")
# Adding the sp.layout parameter shows the locations of the measurements
my.palette <- brewer.pal(n = 9, name = "Greens")
# map in automap
automapPlot(d15N.KOA.AK.auto$krige_output, "var1.pred", sp.layout = list("sp.points", KOA.AK), col.regions=my.palette)
# map in ssplot
# note that the prediction "var1.pred" component of the krig is a SpatialPixelsDataFrame. Need to call the krig, then the component df("krige_output"), then the output column ("var1.pred") to plot in spplot
# variance
spplot(d15N.KOA.AK.auto$krige_output,"var1.pred")
#predicted krige
plotd15N.koa.krig.AK<-spplot(d15N.KOA.AK.auto$krige_output["var1.pred"], col.regions=colorRampPalette(col.scheme.N),
main=expression(paste(delta^{15}, N, "--AK (Afforested Koa Plot)")))
plotd15N.koa.krig.AK
### inverse distance weighted interpolationm, with 'krige'
d15N.KOA.AK <- krige(d15N ~ 1, KOA.AK, Grid.KOA.AK) # inverse distance weighted interpolation
plot(variogram(d15N ~ 1, KOA.AK)) # variogram
plot(d15N.KOA.AK)
plot(autofitVariogram(d15N ~ 1, KOA.AK))
plotd15N.koa.krig.AK<-spplot(d15N.KOA.AK[1], col.regions=colorRampPalette(col.scheme.N),
main=expression(paste(delta^{15}, N, "--AK (Afforested Koa Plot)")))
plotd15N.koa.krig.AKJust Rubus hawaiiensis in AK
###### AK site
## d15N Rubus plot
krig.AK<- scape.data %>% filter(Plot=="AK") # just AK
krig.AK$Sample<-factor(krig.AK$Sample, levels=c("Koa", "RUBHAW", "Soil"))
RubHa.AK<- krig.AK[c(krig.AK$Sample=="RUBHAW"),] #just Rubus Hawaiiensis
coordinates(RubHa.AK)<- ~x.meter + y.meter # coordinate system
bubble(RubHa.AK, zcol='d15N', fill=TRUE, do.sqrt=FALSE, maxsize=3)
TheVariogram=variogram(d15N~1, data=RubHa.AK)
plot(TheVariogram)
TheVariogramModel <- vgm(psill=0.6, model="Gau", nugget=0.1, range=8)
plot(TheVariogram, model=TheVariogramModel)
FittedModel <- fit.variogram(TheVariogram, model=TheVariogramModel)
plot(TheVariogram, model=FittedModel)
# Create a "gstat" object
TheGStat <- gstat(id="Sine", formula=d15N ~ 1, data=RubHa.AK)
TheVariogram=variogram(TheGStat, map=TRUE, cutoff=4000, width=200)
## the original data had a large north-south trend, check with a variogram map
plot(TheVariogram, threshold=1)
# Create directional variograms at 0, 45, 90, 135 degrees from north (y-axis)
TheVariogram <- variogram(TheGStat, alpha=c(0,45,90,135))
# Create a new model
TheModel=vgm(model='Lin' , anis=c(0,0.5))
# Fit a model to the variogram
FittedModel <- fit.variogram(TheVariogram, model=TheModel)
## plot results:
plot(TheVariogram, model=FittedModel, as.table=TRUE)
# update the gstat object:
TheGStat <- gstat(TheGStat, id="Sine", model=FittedModel )
# create sequences that represent the center of the columns of pixels
# change "by" to change the resolution of the raster
Columns=seq(from=0, to=35, by=0.1)
# And the rows of pixels:
Rows=seq(from=0, to=20, by=0.1)
# Create a grid of "Pixels" using x as columns and y as rows
Grid.RubHa.AK <- expand.grid(x=Columns,y=Rows)
# Convert Thegrid to a SpatialPixel class
coordinates(Grid.RubHa.AK) <- ~ x+y
gridded(Grid.RubHa.AK) <- TRUE # Plot the grid and points
par(mfrow=c(1,1), mar=c(4,4,2,2))
plot(krig.AK$d15N, col=krig.AK$Sample, cex=0.8)
legend("topleft", legend=levels(krig.AK$Sample), box.lty=0, bg="transparent", pch=1,
col=c("black", "red", "green"), cex=1)
title("RUBHa Interpolation Grid and Sample Points")
# perform ordinary kriging prediction:
TheSurface <- predict(TheGStat, model=FittedModel, newdata=Grid.RubHa.AK)
# Set the margins to 2
par(mar=c(2,2,2,2))
# Add the Kriged surface
image(TheSurface, col=terrain.colors(20))
# Add contours to the surface
contour(TheSurface, add=TRUE, drawlabels=FALSE, col='brown')
# Add the points
points(RubHa.AK, pch=4, cex=0.5)
# Set the title
title('Prediction')
##for the second plot
d15N.RubHa.AK <- autoKrige(d15N ~ 1, RubHa.AK, Grid.RubHa.AK) # ordinary kriging
plot(d15N.RubHa.AK)
plot(variogram(d15N ~ 1, RubHa.AK)) # variogram
d15N.RubHa.AK2 <- krige(d15N ~ 1, RubHa.AK, Grid.RubHa.AK) # ordinary kriging
plotd15N.RubHa.krig.AK2<-spplot(d15N.RubHa.AK2["var1.pred"], col.regions=colorRampPalette(col.scheme.N),
main=expression(paste(delta^{15}, N, "--AK (Afforested RubHa Plot)")))
plotd15N.RubHa.krig.AK2Now just do SOIL for the AK site
###### AK site
## d15N SOIL plot
krig.AK<- scape.data %>% filter(Plot=="AK") # just AK
krig.AK$Sample<-factor(krig.AK$Sample, levels=c("Koa", "RUBHAW", "Soil"))
Soil.AK<- krig.AK[c(krig.AK$Sample=="Soil"),] #just Soil
coordinates(Soil.AK)<- ~x.meter + y.meter # coordinate system
bubble(Soil.AK, zcol='d15N', fill=TRUE, do.sqrt=FALSE, maxsize=3)
TheVariogram=variogram(d15N~1, data=Soil.AK)
plot(TheVariogram)
TheVariogramModel <- vgm(psill=1.5, model="Gau", nugget=1.2, range=40)
plot(TheVariogram, model=TheVariogramModel)
FittedModel <- fit.variogram(TheVariogram, model=TheVariogramModel)
plot(TheVariogram, model=FittedModel)
# Create a "gstat" object
TheGStat <- gstat(id="Sine", formula=d15N ~ 1, data=Soil.AK)
TheVariogram=variogram(TheGStat, map=TRUE, cutoff=4000, width=200)
## the original data had a large north-south trend, check with a variogram map
plot(TheVariogram, threshold=1)
# Create directional variograms at 0, 45, 90, 135 degrees from north (y-axis)
TheVariogram <- variogram(TheGStat, alpha=c(0,45,90,135))
# Create a new model
TheModel=vgm(model='Lin' , anis=c(0,0.5))
# Fit a model to the variogram
FittedModel <- fit.variogram(TheVariogram, model=TheModel)
## plot results:
plot(TheVariogram, model=FittedModel, as.table=TRUE)
# update the gstat object:
TheGStat <- gstat(TheGStat, id="Sine", model=FittedModel )
# create sequences that represent the center of the columns of pixels
# change "by" to change the resolution of the raster
Columns=seq(from=0, to=35, by=0.1)
# And the rows of pixels:
Rows=seq(from=0, to=20, by=0.1)
# Create a grid of "Pixels" using x as columns and y as rows
Grid.Soil.AK <- expand.grid(x=Columns,y=Rows)
# Convert Thegrid to a SpatialPixel class
coordinates(Grid.Soil.AK) <- ~ x+y
gridded(Grid.Soil.AK) <- TRUE # Plot the grid and points
par(mfrow=c(1,1), mar=c(4,4,2,2))
plot(krig.AK$d15N, col=krig.AK$Sample, cex=0.8)
legend("topleft", legend=levels(krig.AK$Sample), box.lty=0, bg="transparent", pch=1,
col=c("black", "red", "green"), cex=1)
title("SOIL Interpolation Grid and Sample Points")
# perform ordinary kriging prediction:
TheSurface <- predict(TheGStat, model=FittedModel, newdata=Grid.Soil.AK)
# Set the margins to 2
par(mar=c(2,2,2,2))
# Add the Kriged surface
image(TheSurface, col=terrain.colors(20))
# Add contours to the surface
contour(TheSurface, add=TRUE, drawlabels=FALSE, col='brown')
# Add the points
points(Soil.AK, pch=4, cex=0.5)
# Set the title
title('Prediction')
##for the second plot
d15N.Soil.AK <- autoKrige(d15N ~ 1, Soil.AK, Grid.Soil.AK) # ordinary kriging
plot(d15N.Soil.AK)
plot(variogram(d15N ~ 1, Soil.AK)) # variogram
d15N.Soil.AK2 <- krige(d15N ~ 1, Soil.AK, Grid.Soil.AK) # ordinary kriging
plotd15N.Soil.krig.AK2<-spplot(d15N.Soil.AK2["var1.pred"], col.regions=colorRampPalette(col.scheme.N),
main=expression(paste(delta^{15}, N, "--AK (Afforested Soil Plot)")))
plotd15N.Soil.krig.AK2RK site rasters
Subset data and only examine KOA in the plots.
##############
krig.RK<- scape.data %>% filter(Plot=="RK") # just RK
krig.RK$Sample<-factor(krig.RK$Sample, levels=c("Koa", "RUBARG", "Soil"))
KOA.RK<- krig.RK %>% filter(Sample=="Koa") #just Koa
coordinates(KOA.RK)<- ~x.meter + y.meter # coordinate system
# create a bubble plot with the random values
bubble(KOA.RK, zcol='d15N', fill=TRUE, do.sqrt=FALSE, maxsize=3)
TheVariogram=variogram(d15N~1, data=KOA.RK)
plot(TheVariogram)
TheVariogramModel <- vgm(psill=0.2, model="Gau", nugget=0.1, range=8)
plot(TheVariogram, model=TheVariogramModel)
FittedModel <- fit.variogram(TheVariogram, model=TheVariogramModel)
plot(TheVariogram, model=FittedModel)
# Create a "gstat" object
TheGStat <- gstat(id="Sine", formula=d15N ~ 1, data=KOA.RK)
TheVariogram=variogram(TheGStat, map=TRUE, cutoff=4000, width=200)
## the original data had a large north-south trend, check with a variogram map
plot(TheVariogram, threshold=1)
# Create directional variograms at 0, 45, 90, 135 degrees from north (y-axis)
TheVariogram <- variogram(TheGStat, alpha=c(0,45,90,135))
# Create a new model
TheModel=vgm(model='Lin' , anis=c(0,0.5))
# Fit a model to the variogram
FittedModel <- fit.variogram(TheVariogram, model=TheModel)
## plot results:
plot(TheVariogram, model=FittedModel, as.table=TRUE)
# update the gstat object:
TheGStat <- gstat(TheGStat, id="Sine", model=FittedModel )
Columns=seq(from=0, to=20, by=0.1)
Rows=seq(from=0, to=35, by=0.1)
Grid.KOA.RK <- expand.grid(x=Columns,y=Rows)
# Convert Thegrid to a SpatialPixel class
coordinates(Grid.KOA.RK) <- ~ x+y
gridded(Grid.KOA.RK) <- TRUE # Plot the grid and points
par(mfrow=c(1,1), mar=c(4,4,2,2))
plot(krig.RK$d15N, col=krig.RK$Sample, cex=0.8, pch=1)
legend("topleft", legend=levels(krig.RK$Sample), box.lty=0, bg="transparent", pch=1,
col=c("black", "red", "green"), cex=1)
title("Interpolation Grid and Sample Points")
# perform ordinary kriging prediction:
TheSurface <- predict(TheGStat, model=FittedModel, newdata=Grid.KOA.RK)
# Set the margins to 2
par(mar=c(2,2,2,2))
# Add the Kriged surface
image(TheSurface, col=terrain.colors(20))
# Add contours to the surface
contour(TheSurface, add=TRUE, drawlabels=FALSE, col='brown')
# Add the points
points(KOA.RK, pch=4, cex=0.5)
# Set the title
title('Prediction')
##for the second plot
d15N.KOA.RK <- autoKrige(d15N ~ 1, KOA.RK, Grid.KOA.RK) # ordinary kriging
plot(d15N.KOA.RK)
plot(variogram(d15N ~ 1, KOA.RK)) # variogram
d15N.KOA.RK2 <- krige(d15N ~ 1, KOA.RK, Grid.KOA.RK) # ordinary kriging
plotd15N.koa.krig.RK<-spplot(d15N.KOA.RK2["var1.pred"], col.regions=colorRampPalette(col.scheme.N),
main=expression(paste(delta^{15}, N, "--RK (Remnant Koa Plot)")))
plotd15N.koa.krig.RKJust Rubus argutus in RK
###### RK site
## d15N Rubus plot
krig.RK<- scape.data %>% filter(Plot=="RK") # just RK
krig.RK$Sample<-factor(krig.RK$Sample, levels=c("Koa", "RUBARG", "Soil"))
RubAr.RK<- krig.RK[c(krig.RK$Sample=="RUBARG"),] #just Rubus argutus
coordinates(RubAr.RK)<- ~x.meter + y.meter # coordinate system
# create a bubble plot with the random values
bubble(RubAr.RK, zcol='d15N', fill=TRUE, do.sqrt=FALSE, maxsize=3)
TheVariogram=variogram(d15N~1, data=RubAr.RK)
plot(TheVariogram)
TheVariogramModel <- vgm(psill=0.2, model="Gau", nugget=0.1, range=8)
plot(TheVariogram, model=TheVariogramModel)
FittedModel <- fit.variogram(TheVariogram, model=TheVariogramModel)
plot(TheVariogram, model=FittedModel)
# Create a "gstat" object
TheGStat <- gstat(id="Sine", formula=d15N ~ 1, data=RubAr.RK)
TheVariogram=variogram(TheGStat, map=TRUE, cutoff=4000, width=200)
## the original data had a large north-south trend, check with a variogram map
plot(TheVariogram, threshold=1)
# Create directional variograms at 0, 45, 90, 135 degrees from north (y-axis)
TheVariogram <- variogram(TheGStat, alpha=c(0,45,90,135))
# Create a new model
TheModel=vgm(model='Lin' , anis=c(0,0.5))
# Fit a model to the variogram
FittedModel <- fit.variogram(TheVariogram, model=TheModel)
## plot results:
plot(TheVariogram, model=FittedModel, as.table=TRUE)
# update the gstat object:
TheGStat <- gstat(TheGStat, id="Sine", model=FittedModel )
# create sequences that represent the center of the columns of pixels
# change "by" to change the resolution of the raster
Columns=seq(from=0, to=20, by=0.1)
# And the rows of pixels:
Rows=seq(from=0, to=35, by=0.1)
# Create a grid of "Pixels" using x as columns and y as rows
Grid.RubAr.RK <- expand.grid(x=Columns,y=Rows)
# Convert Thegrid to a SpatialPixel class
coordinates(Grid.RubAr.RK) <- ~ x+y
gridded(Grid.RubAr.RK) <- TRUE # Plot the grid and points
par(mfrow=c(1,1), mar=c(4,4,2,2))
plot(krig.RK$d15N, col=krig.RK$Sample, cex=0.8)
legend("topleft", legend=levels(krig.RK$Sample), box.lty=0, bg="transparent", pch=1,
col=c("black", "red", "green"), cex=1)
title("RUBAr Interpolation Grid and Sample Points")
# perform ordinary kriging prediction:
TheSurface <- predict(TheGStat, model=FittedModel, newdata=Grid.RubAr.RK)
# Set the margins to 2
par(mar=c(2,2,2,2))
# Add the Kriged surface
image(TheSurface, col=terrain.colors(20))
# Add contours to the surface
contour(TheSurface, add=TRUE, drawlabels=FALSE, col='brown')
# Add the points
points(RubAr.RK, pch=4, cex=0.5)
# Set the title
title('Prediction')
##for the second plot
d15N.RubAr.RK <- autoKrige(d15N ~ 1, RubAr.RK, Grid.RubAr.RK) # ordinary kriging
plot(d15N.RubAr.RK)
plot(variogram(d15N ~ 1, RubAr.RK)) # variogram
d15N.RubAr.RK2 <- krige(d15N ~ 1, RubAr.RK, Grid.RubAr.RK) # ordinary kriging
plotd15N.RubAr.krig.RK2<-spplot(d15N.RubAr.RK2["var1.pred"], col.regions=colorRampPalette(col.scheme.N),
main=expression(paste(delta^{15}, N, "--RK (Remnant RubAr Plot)")))
plotd15N.RubAr.krig.RK2Now just do SOIL for the RK site
###### RK site
## d15N SOIL plot
krig.RK<- scape.data %>% filter(Plot=="RK") # just RK
krig.RK$Sample<-factor(krig.RK$Sample, levels=c("Koa", "RUBARG", "Soil"))
Soil.RK<- krig.RK[c(krig.RK$Sample=="Soil"),] #just Soil
coordinates(Soil.RK)<- ~x.meter + y.meter # coordinate system
bubble(Soil.RK, zcol='d15N', fill=TRUE, do.sqrt=FALSE, maxsize=3)
TheVariogram=variogram(d15N~1, data=Soil.RK)
plot(TheVariogram)
TheVariogramModel <- vgm(psill=0.95, model="Gau", nugget=0, range=4.6)
plot(TheVariogram, model=TheVariogramModel)
FittedModel <- fit.variogram(TheVariogram, model=TheVariogramModel)
plot(TheVariogram, model=FittedModel)
# Create a "gstat" object
TheGStat <- gstat(id="Sine", formula=d15N ~ 1, data=Soil.RK)
TheVariogram=variogram(TheGStat, map=TRUE, cutoff=4000, width=200)
## the original data had a large north-south trend, check with a variogram map
plot(TheVariogram, threshold=1)
# Create directional variograms at 0, 45, 90, 135 degrees from north (y-axis)
TheVariogram <- variogram(TheGStat, alpha=c(0,45,90,135))
# Create a new model
TheModel=vgm(model='Lin' , anis=c(0,0.5))
# Fit a model to the variogram
FittedModel <- fit.variogram(TheVariogram, model=TheModel)
## plot results:
plot(TheVariogram, model=FittedModel, as.table=TRUE)
# update the gstat object:
TheGStat <- gstat(TheGStat, id="Sine", model=FittedModel )
# create sequences that represent the center of the columns of pixels
# change "by" to change the resolution of the raster
Columns=seq(from=0, to=20, by=0.1)
# And the rows of pixels:
Rows=seq(from=0, to=35, by=0.1)
# Create a grid of "Pixels" using x as columns and y as rows
Grid.Soil.RK <- expand.grid(x=Columns,y=Rows)
# Convert Thegrid to a SpatialPixel class
coordinates(Grid.Soil.RK) <- ~ x+y
gridded(Grid.Soil.RK) <- TRUE # Plot the grid and points
plot(krig.RK$d15N, col=krig.RK$Sample, cex=0.8)
legend("topleft", legend=levels(krig.RK$Sample), box.lty=0, bg="transparent", pch=1,
col=c("black", "red", "green"), cex=1)
title("Interpolation Grid and Sample Points")
# perform ordinary kriging prediction:
TheSurface <- predict(TheGStat, model=FittedModel, newdata=Grid.Soil.RK)
# Set the margins to 2
par(mar=c(2,2,2,2))
# Add the Kriged surface
image(TheSurface, col=terrain.colors(20))
# Add contours to the surface
contour(TheSurface, add=TRUE, drawlabels=FALSE, col='brown')
# Add the points
points(Soil.RK, pch=4, cex=0.5)
# Set the title
title('Prediction')
##for the second plot
d15N.Soil.RK <- autoKrige(d15N ~ 1, Soil.RK, Grid.Soil.RK) # ordinary kriging
plot(d15N.Soil.RK)
plot(variogram(d15N ~ 1, Soil.RK)) # variogram
d15N.Soil.RK2 <- krige(d15N ~ 1, Soil.RK, Grid.Soil.RK) # ordinary kriging
plotd15N.Soil.krig.RK2<-spplot(d15N.Soil.RK2["var1.pred"], col.regions=colorRampPalette(col.scheme.N),
main=expression(paste(delta^{15}, N, "--RK (Remnant Soil Plot)")))
plotd15N.Soil.krig.RK2 #####################
# Carbon kriging, leave alone for now.
#####################
## Krig AK site d13C
coordinates(krig.AK)<- ~x.meter + y.meter
col.scheme.C <- colorRampPalette(c('coral', 'cadetblue2', 'gray5'))(5)
Grid.AK <- spsample(krig.AK, type='regular', n=1e5)
gridded(Grid.AK) <- TRUE
## d13C plot
d13C.krig.AK <- krige(d13C ~ 1, krig.AK, Grid.AK)
plotd13C.krig.AK<-spplot(d13C.krig.AK["var1.pred"], col.regions=colorRampPalette(col.scheme.C),
main=expression(paste(delta^{13}, C, "--AK (Afforested Koa Plot)")))
## Krig RK site d13C
coordinates(krig.RK)<- ~x.meter + y.meter
GridRK <- spsample(krig.RK, type='regular', n=1e5)
gridded(GridRK) <- TRUE
## d13C plot
d13C.krig.RK <- krige(d13C ~ 1, krig.RK, GridRK)
plotd13C.krig.RK<-spplot(d13C.krig.RK["var1.pred"], col.regions=colorRampPalette(col.scheme.C),
main=expression(paste(delta^{13}, C, "--RK (Remnant Koa Plot)")))